トピックモデルを使って問い合わせ内容を分析した話 - Classi開発者ブログ

この記事はClassi developers Advent Calendar 2021の18日目の記事です。 昨日は基盤インフラチームのめるさんによる「バックエンドエンジニアが基盤インフラチームに異動して半年ほど経った話」でした。 こんにちは、データAI部でデータサイエンティストをしている高木です。 弊社では顧客である先生、生徒、保護者からClassiの機能や契約に関する問い合わせを日々頂いております。 これらの問い合わせの内容を分析し、Classiの現状の課題や今後解決していくための施策などを社内で検討しています。 今回は問い合わせ内容を言語処理技術の一つであるトピックモデルを使って分析した内容についてご紹介します。 なぜ分析する必要があったのか？ Classiへの問い合わせやその対応の内容は、担当者によってテキスト化された状態で管理されています。 弊社のカスタマーサポート・カスタマーサ

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"DTM: Dynamic Topic Model [Blei et al (2006)] > 時系列データへの適用 / BTM: Biterm Topic Model [Yan et al (2006)] > 短い文章への適用 / DTMによるトピックの推定は、Gensimのmodels.ldaseqmodel"

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Dynamic Topic Modelを使ったカスタマーサポート分析の事例