Konu Modelleme (Topic Modeling)

Konu Modelleme (Topic Modeling) nedir?

Konu modelleme, elindeki büyük bir metin yığınının içinde hangi konuların geçtiğini otomatik olarak bulan bir denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) tekniğidir. Kimse önceden "şu konular var" diye etiket vermez; model metinleri tarayıp sık birlikte geçen kelime gruplarını yakalar ve bunları birer konu olarak sunar.

Örneğin binlerce müşteri yorumunu verirsin, model sana "kargo/teslimat", "fiyat/indirim", "kalite/dayanıklılık" gibi konu kümeleri çıkarır — sen tek bir yorumu okumadan.

Nasıl çalışır?

Klasik yöntem LDA (Latent Dirichlet Allocation) her belgeyi bir konu karışımı, her konuyu da bir kelime dağılımı olarak modeller. Bir belge %70 spor, %30 ekonomi olabilir; "spor" konusu da "maç, gol, takım" kelimelerine yüksek olasılık verir.

Modern yaklaşımlarda ise belgeler önce embedding'lere çevrilir, sonra bu vektörler kümeleme (clustering) ile gruplanır ve her kümeye anlamlı bir etiket verilir. Bu ikinci yol, anlamı kelime sıklığından daha iyi yakaladığı için son yıllarda öne çıktı.

Neden önemli?

İnsan gücüyle on binlerce belgeyi okuyup sınıflandırmak imkânsızdır. Konu modelleme, etiketsiz metin denizinden hızlıca yapı çıkarır — bu yüzden keşifsel veri analizinde ilk başvurulan araçlardan biridir.

Ayrıca etiketli veri gerektirmediği için ucuzdur: elinde sadece ham metin olsa bile çalışır. Sonuçlar, sonraki adımlarda sınıflandırma modeli eğitmek için başlangıç etiketi olarak da kullanılabilir.

Kullanım alanları

Müşteri geri bildirimi analizi, haber arşivlerini konulara ayırma, akademik makale taraması, sosyal medya trend tespiti ve büyük destek kayıtlarında tekrar eden sorunları bulma. Metin çok, zaman az olduğunda konu modelleme devreye girer.