Antes de adentrarnos en el Topic Modeling, vamos a hablar de otro palabro de moda: Machine Learning. Cada día aparecen más y más artículos relacionados con los últimos cambios de algoritmos en Google y el interés sobre el Machine Learning se volverá omnipresente.
Vamos a ver el interés por el Machine Learning a través de Google Trends:
Se ve muy claro cómo a principios de 2004 se produjo un boom con el concepto «machine learning». Pero, al mismo tiempo, hubo un desencanto. Todo muy teórico y poco práctico. Cuando se hablaba de machine learning lo que venía a nuestra memoria era el T800 con el aprendizaje del «Sayonara Baby».
Siguiendo la línea temporal, vemos cómo en 2017, el machine learning levanta el vuelo. Está claro que en ese momento ya se puede porque tenemos un potencial de computación suficiente para poner a funcionar cualquier algoritmo y respuestas rápidas. Es la época del Cloud Computing.
Qué es el Topic Modeling
Supongo que algún gestor de cuentas de Google Ads estará preocupado. ¿Preocupados los operarios de las cadenas de montaje de algunas fábricas de coches con los robots? De momento, el aprendizaje automático es más mecánico de lo que pensamos. Es cierto que la cosa va avanzando. Antes nos obsesionábamos con las keywords (porque era lo que Google mandaba). Ahora Google ha evolucionado hacia las búsquedas semánticas. Ya no importan las palabras claves sino el significado de las palabras, de los textos, de la información en la red.
Google se ha vuelto más inteligente con el aprendizaje automático. Ya no se centra en palabritas sino en grupos de significado más amplios y complejos. En este sentido, en el mundo del machine learning, el topic modeling es un algoritmo realmente interesante. El topic modeling es una herramienta que toma un corpus de texto y busca patrones en el uso de las palabras. Consiste en encontrar significado semántico en el vocabulario de un texto.
En la era de la información, la cantidad de material que se produce está evidentemente muy lejos de nuestra capacidad de procesamiento. Los topic modeling hacen el trabajo sucio de organizar y comprender grandes colecciones de cuerpos de texto no estructurados. En origen surgió en el mundillo de la minería de textos pero ya se aplica también a imágenes e incluso información genética.
No deja de ser un modelo estadístico. Aún están lejos Gigolo Joe, AVA o Roy Batty, pero es un paso más en la inteligencia de las máquinas.
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