Aplicación de LDA Topic Modeling para la revisión bibliográfica automatizada. Una aplicación al caso de Business Intelligence en la última década

Abstract

Vivimos en la sociedad de la información y prácticamente todas las empresas disponen de grandes colecciones de documentos que almacenan información en formato digital acerca de las actividades que desempeñan y sus colaboradores. Así pues, con el objetivo de facilitar la tarea de agrupar la información de forma más visual y sencilla, en el presente trabajo se plantea una aproximación al análisis y agrupación de documentos mediante el uso de herramientas de minería de texto y haciendo uso de uno de los algoritmos más populares en el modelado de temas (Topic modeling), como es el Latent Dirichlet Allocation (LDA). Las documentos escogidos para tal análisis han sido artículos de inteligencia de negocios (Business Intelligence) y similares.

We live in the information society and practically all companies have large collections of documents that store information in digital format about the activities they carry out and their collaborators. Thus, with the aim of facilitating the task of grouping information in a more visual and simple way, this research work presents an approach to document analysis and grouping by using text mining tools and using one of the most popular algorithms in topic modeling, such as Latent Dirichlet Allocation (LDA). The documents chosen for such analysis have been Business Intelligence articles.