* Quels sont vos tarifs pour une réparation à Paris ?

Je travaille sur un projet d’analyse sémantique de tweets concernant les élections françaises. J’ai collecté un grand ensemble de données de tweets et je souhaite utiliser Python pour identifier les thèmes principaux qui émergent de ces tweets. Plus précisément, je veux pouvoir identifier les sujets de discussion récurrents comme l’économie, l’environnement, l’immigration, etc. Je suis confronté à plusieurs défis : le langage informel utilisé dans les tweets, la présence d’abréviations, de fautes d’orthographe, de sarcasme et d’expressions idiomatiques. De plus, je dois tenir compte du contexte électoral, où les opinions sont souvent très polarisées et exprimées de manière émotionnelle.
Pourriez-vous me suggérer une approche en Python, en détaillant les étapes et les bibliothèques à utiliser, pour identifier et extraire efficacement les thèmes principaux (topics) de ce corpus de tweets en français, en prenant en compte les particularités du langage Twitter et le contexte électoral ? Je cherche une méthode qui puisse me donner une représentation claire des thèmes et de leur importance relative au sein de l’ensemble des tweets. Par exemple, comment puis-je utiliser la lemmatisation, l’analyse des sentiments, ou d’autres techniques d’analyse de texte pour améliorer l’identification des thèmes pertinents ? Existe-t-il des modèles pré-entraînés en français spécifiques à l’analyse de texte sur les réseaux sociaux qui pourraient être utiles ? Quels sont les meilleurs paramètres à ajuster pour optimiser les résultats ? Comment puis-je visualiser ces thèmes et leur distribution dans le temps ?

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