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Je suis en train de travailler sur un projet d’analyse de sentiments en français, et j’aimerais évaluer l’impact de différents types de pré-traitements de texte sur la performance de mon modèle de classification. Plus précisément, j’hésite entre plusieurs techniques de normalisation, comme la suppression des mots vides, la lemmatisation et la racinisation (stemming).

Compte tenu de la complexité morphologique de la langue française, je me demande quelle combinaison de ces techniques serait la plus efficace pour améliorer la précision et la cohérence sémantique des textes traités, tout en minimisant le bruit potentiel introduit par une normalisation trop agressive. De plus, j’aimerais comprendre si l’utilisation d’un dictionnaire de synonymes (comme WordNet français) pour élargir le vocabulaire et généraliser les termes affecte positivement la performance du modèle, surtout dans le contexte de données textuelles courtes et variées, telles que des tweets ou des commentaires en ligne.

Donc, la question précise est : En français, quelle combinaison optimale de techniques de pré-traitement de texte (suppression des mots vides, lemmatisation, racinisation, utilisation d’un dictionnaire de synonymes) me conseillez-vous d’utiliser pour améliorer la précision de l’analyse de sentiments, et quels sont les compromis à considérer pour éviter une normalisation excessive qui pourrait nuire à la qualité de l’analyse ?

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