* Comment puis-je vous contacter pour obtenir un devis à Paris ?

Okay, voici ma question reformulée, plus détaillée :

Bonjour à tous,

Je travaille actuellement sur un projet de traitement automatique du langage naturel (TALN) et je suis confronté à un problème spécifique concernant l’analyse de sentiments dans des textes courts, comme des tweets ou des commentaires sur des réseaux sociaux. Ces textes sont souvent truffés d’abréviations, de néologismes, de fautes d’orthographe et d’emojis, ce qui rend l’analyse sémantique particulièrement complexe.

J’ai exploré différentes approches, allant de l’utilisation de lexiques de sentiments pré-construits (type SentiWordNet, VADER) à l’entraînement de modèles de Machine Learning (type Naive Bayes, SVM, réseaux de neurones) sur des corpus annotés. Cependant, je rencontre des difficultés pour obtenir des résultats satisfaisants, notamment en termes de précision et de rappel, en raison de la nature bruitée et informelle de ces données.

Plus précisément, j’aimerais savoir :

• Quelles sont les techniques de prétraitement les plus efficaces pour nettoyer et normaliser ces types de textes courts avant d’appliquer un algorithme d’analyse de sentiments ? Je pense notamment à la gestion des abréviations (comment les développer correctement ?), la correction orthographique (quels outils sont les plus performants pour le français ?), la tokenisation (comment gérer les emojis et les hashtags ?), et la suppression des mots vides.

• Existe-t-il des ressources (lexiques, corpus annotés, modèles pré-entraînés) spécifiquement conçues pour l’analyse de sentiments en français dans le contexte des réseaux sociaux et des textes courts ? Si oui, où puis-je les trouver et comment puis-je les utiliser efficacement ?

• Quels sont les algorithmes d’analyse de sentiments les plus performants pour ce type de données ? J’aimerais des conseils sur le choix de l’algorithme (est-ce qu’un modèle basé sur des règles est suffisant ? Est-ce qu’un modèle d’apprentissage profond est nécessaire ?) et sur les meilleures pratiques pour son entraînement et sa validation.

• Comment puis-je évaluer la performance de mon système d’analyse de sentiments ? Quelles métriques dois-je prendre en compte (précision, rappel, F1-score, exactitude) et comment puis-je comparer mes résultats à l’état de l’art ?

Merci d’avance pour votre aide et vos conseils !

Answer

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