Topic‑Modellierung: Von LDA zu BERTopic – Die Metamorphose transformer‑basierter Embeddings
Topic‑Modellierung ist nicht obsolet, sondern hat sich durch transformer‑basierte Embeddings wie SBERT und Tools wie BERTopic gewandelt und bietet heute eine präzisere, kontextbewusstere Klassifikation von Textsammlungen als klassische LDA‑Modelle.
Historische Bedeutung
- In den letzten Jahren war Topic‑Modellierung, insbesondere LDA, in den digitalen Geisteswissenschaften weit verbreitet, da sie große Textkorpora skalierbar und interpretiert analysieren konnte.
- Beispiel: Analyse von 1,8 Millionen New‑York‑Times‑Artikel, die deutlich erkennbare Themen hervorbrachte.
Anwendungsfelder
- Disziplinäre Geschichte, literarische Interviews, Flüchtlingspolitik, öffentliches medizinisches Diskurs‑ und journalistisches Textmaterial wurden mit Topic‑Modellen untersucht.
Grenzen klassischer Modelle
- Ignorieren Wortreihenfolge und Syntax (Bag‑of‑Words‑Ansatz).
- Schwierigkeiten bei kurzen Texten und stark überlappenden Vokabularen.
- Gefahr der Flachmachung von Nuancen und Missinterpretation von Korrelationen.
Entwicklung der Technologie
- Einführung von transformer‑basierten Kontext‑Embeddings (z. B. SBERT) ermöglicht die Einbettung ganzer Phrasen, Absätze oder Dokumente in einen semantischen Vektorraum.
- Durch Vergleich von Vektoren können Texte inhaltlich, nicht nur lexikalisch, gruppiert werden.
Moderne Ansätze
- BERTopic kombiniert transformer‑Embeddings mit HDBSCAN‑Clustering und UMAP‑Dimensionsreduktion, um thematische Cluster zu identifizieren und zu labeln.
- Erreicht Cluster, die stärker mit menschlicher Intuition übereinstimmen, und liefert bessere Interpretierbarkeit als klassische LDA‑Ausgaben.
Ausblick
- Topic‑Modellierung in ihrem traditionellen Sinn ist veraltet, aber die Konzepte (identifizieren latenter Strukturen) bleiben relevant.
- Transformationen führen zu einer „Metamorphose“, die tieferes, kontextbewusstes Clustering ermöglicht.
Quelle: https://languagetechnology.substack.com/p/is-topic-modelling-obsolete