* Quelles marques d’appareils réparez-vous le plus souvent ?
Bonjour! Je travaille sur un projet d’analyse de données textuelles [...]
Bonjour! Je travaille sur un projet d’analyse de données textuelles issues de critiques de restaurants à Paris. J’ai déjà constitué un corpus conséquent, et j’aimerais maintenant automatiser le processus d’identification des différents aspects dont les critiques parlent (par exemple : la qualité de la nourriture, le service, l’ambiance, le prix, la propreté des lieux, etc.).
Je suis conscient que l’extraction d’entités nommées (NER) peut être utile, mais elle ne semble pas parfaitement adaptée à mon besoin, car je suis davantage intéressé par des thèmes ou des catégories plus larges que par des entités spécifiques comme des noms de restaurants ou de plats.
Je me demande donc si une technique de classification de texte supervisée, où j’entraîne un modèle sur des critiques annotées manuellement, serait la meilleure approche. Plus précisément, quelle est la meilleure méthode de classification de texte supervisée pour identifier les aspects abordés dans les critiques de restaurants, en tenant compte du fait que :
* Une même critique peut aborder plusieurs aspects (classification multi-label) ;
* La longueur des critiques peut varier considérablement (de quelques phrases à plusieurs paragraphes) ;
* Je dispose d’un budget limité en temps et en ressources de calcul ;
* Je souhaite obtenir un modèle performant, mais aussi relativement interprétable afin de comprendre les facteurs qui influencent la classification.
Quels algorithmes (e.g., Naive Bayes, SVM, Random Forest, réseaux de neurones) et techniques de featurization (e.g., TF-IDF, word embeddings) me conseillez-vous d’explorer en priorité pour ce type de problème ? Avez-vous des recommandations spécifiques sur la manière d’aborder la classification multi-label dans ce contexte, ou des pièges à éviter ? Merci d’avance pour votre aide!
Je suis conscient que l’extraction d’entités nommées (NER) peut être utile, mais elle ne semble pas parfaitement adaptée à mon besoin, car je suis davantage intéressé par des thèmes ou des catégories plus larges que par des entités spécifiques comme des noms de restaurants ou de plats.
Je me demande donc si une technique de classification de texte supervisée, où j’entraîne un modèle sur des critiques annotées manuellement, serait la meilleure approche. Plus précisément, quelle est la meilleure méthode de classification de texte supervisée pour identifier les aspects abordés dans les critiques de restaurants, en tenant compte du fait que :
* Une même critique peut aborder plusieurs aspects (classification multi-label) ;
* La longueur des critiques peut varier considérablement (de quelques phrases à plusieurs paragraphes) ;
* Je dispose d’un budget limité en temps et en ressources de calcul ;
* Je souhaite obtenir un modèle performant, mais aussi relativement interprétable afin de comprendre les facteurs qui influencent la classification.
Quels algorithmes (e.g., Naive Bayes, SVM, Random Forest, réseaux de neurones) et techniques de featurization (e.g., TF-IDF, word embeddings) me conseillez-vous d’explorer en priorité pour ce type de problème ? Avez-vous des recommandations spécifiques sur la manière d’aborder la classification multi-label dans ce contexte, ou des pièges à éviter ? Merci d’avance pour votre aide!
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