EPISODE · Jun 15, 2026 · 18 MIN
#03 Topic Modeling: Ordnung in unstrukturierte Textdaten bringen
from Endikau.KMU · host Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Justus-Liebig-Universität Gießen
In der dritten Folge von EnDiKaU.KMU sprechen wir erneut mit Prof. Dr. Nicolas Pröllochs über Topic Modeling und darüber, wie Unternehmen automatisch Themen in großen Mengen unstrukturierter Textdaten erkennen können. Gemeinsam erklären wir, wie Verfahren wie Latent Dirichlet Allocation oder moderne Ansätze wie BERTopic funktionieren und warum diese Methoden gerade für kleine und mittlere Unternehmen spannend sind. Außerdem geht es darum, wie sich Kundenfeedback, Supportanfragen, Social Media Beiträge oder andere Textdaten systematisch auswerten lassen, um Trends, Probleme oder wiederkehrende Themen frühzeitig zu erkennen. Wir sprechen über Unterschiede zwischen klassischen und modernen Verfahren, typische Herausforderungen bei deutschen Textdaten und darüber, welche technischen Voraussetzungen Unternehmen für den Einstieg benötigen. Dabei erklären wir die wichtigsten Konzepte verständlich, praxisnah und ohne komplizierte Fachsprache. Die Folge richtet sich an alle, die verstehen möchten, wie Unternehmen mit Hilfe von KI und automatisierter Textanalyse mehr aus ihren vorhandenen Daten herausholen können.
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In der dritten Folge von EnDiKaU.KMU sprechen wir erneut mit Prof. Dr. Nicolas Pröllochs über Topic Modeling und darüber, wie Unternehmen automatisch Themen in großen Mengen unstrukturierter Textdaten erkennen können. Gemeinsam erklären wir, wie Verfahren wie Latent Dirichlet Allocation oder moderne Ansätze wie BERTopic funktionieren und warum diese Methoden gerade für kleine und mittlere Unternehmen spannend sind. Außerdem geht es darum, wie sich Kundenfeedback, Supportanfragen, Social Media...
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#03 Topic Modeling: Ordnung in unstrukturierte Textdaten bringen
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