比較兩種尖端動態主題模型解決消費者投訴分類問題
顧客對產品和服務的評價提供了有關顧客滿意度的重要資訊。這些評價可以幫助我們了解哪些地方需要改進，對整個產品開發過程都很有幫助。商業智慧中的動態主題模型可以識別出關鍵的產品特性和其他滿意度因素，將它們歸類，並評估商業決策如何隨著時間影響顧客滿意度。這些資訊對產品經理來說非常有價值。
這篇文章將比較兩種最新的主題模型，用來分類顧客投訴數據。由 Maarten Grootendorst (2022) 開發的 BERTopic 和最近由 Xiaobao Wu 等人 (2024) 提出的 FASTopic，這兩個模型都是目前顧客數據主題分析的領先模型。在這些模型中，我們將探索以下內容：
- 如何有效地預處理數據
- 如何訓練一個雙字組主題模型來分析顧客投訴
- 如何隨著時間建模主題活動
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