* Avez-vous besoin d’un rendez-vous pour une réparation ?

Bonjour ! J’ai besoin d’aide pour un projet de traitement du langage naturel (TLN) et je suis un peu perdu. Je souhaite créer un système capable de classifier des commentaires clients recueillis en ligne (avis sur des produits, commentaires sur les réseaux sociaux, etc.) en différentes catégories de sentiment (positif, négatif, neutre). Plus précisément, je me demande quelle est la meilleure approche à adopter pour ce type de tâche, en tenant compte de la qualité et de la quantité de mes données. Devrais-je privilégier des méthodes d’apprentissage automatique supervisées avec un modèle pré-entraîné comme BERT ou un modèle plus simple comme un classifieur Naive Bayes, ou devrais-je envisager des approches non supervisées comme l’analyse de sentiment basée sur un lexique ? Quels sont les avantages et les inconvénients de chaque option, et quels sont les facteurs à prendre en considération pour faire le bon choix, notamment en termes de performance, de ressources informatiques nécessaires et de temps de développement ? Pourriez-vous m’aider à y voir plus clair et me donner des conseils concrets sur la manière de procéder, en tenant compte du fait que je ne suis pas un expert en apprentissage profond ? Merci d’avance pour votre aide précieuse !

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