* Proposez-vous des réparations à domicile à Paris ?

Bonjour ! J’ai un tableau de données contenant des informations sur différents produits, notamment leur nom, leur prix, leur catégorie et une description textuelle assez longue. Je souhaite utiliser un modèle de machine learning pour suggérer des produits similaires à un produit donné, en me basant principalement sur la similarité de la description.
Cependant, la simple comparaison directe des descriptions textuelles ne me semble pas suffisante. J’aimerais extraire des informations plus structurées de ces descriptions afin d’améliorer la pertinence des suggestions. Par exemple, identifier des caractéristiques clés mentionnées, les sentiments exprimés (positifs, négatifs, neutres), ou encore les sujets principaux abordés dans chaque description.
Donc, ma question est la suivante : Quelles techniques de Traitement Automatique du Langage Naturel (TAL/NLP) et quels modèles spécifiques recommandriez-vous pour analyser et transformer efficacement ces longues descriptions textuelles de produits en représentations numériques (vecteurs, embeddings, etc.) qui captent au mieux la similarité sémantique et contextuelle entre les produits, de manière à pouvoir les utiliser ensuite dans un algorithme de recommandation ? J’aimerais en particulier connaitre des approches qui gèrent bien le contexte et qui ne se contentent pas d’une simple analyse des mots clés. Quelles bibliothèques Python seraient les plus appropriées pour implémenter ces techniques ? Finalement, comment puis-je évaluer objectivement la performance de ces différentes approches en termes de pertinence des suggestions de produits similaires ? Merci d’avance pour votre aide!

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