* Utilisez-vous des pièces de rechange d’origine pour les réparations à Paris ?

Bonjour! J’ai un ensemble de données textuelles issues de commentaires clients concernant différents produits. Ces commentaires sont très variés, certains étant très courts et informels (par exemple, « Super ! »), d’autres plus longs et détaillés (par exemple, « J’ai vraiment adoré ce produit, l’autonomie est excellente et la qualité de fabrication est irréprochable, mais j’aurais aimé plus d’options de couleurs. »).
Mon objectif est de pouvoir catégoriser automatiquement ces commentaires en fonction de leur sentiment (positif, négatif, neutre) et d’identifier les aspects spécifiques du produit qui sont mentionnés (par exemple, « autonomie », « qualité de fabrication », « options de couleurs »). J’aimerais également, si possible, extraire l’opinion exprimée sur ces aspects (par exemple, « excellente autonomie », « manque d’options de couleurs »).
Concrètement, je me demandais, quelles sont les meilleures approches de Traitement du Langage Naturel (TLN) et les modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning) que je pourrais utiliser pour réaliser cette analyse de sentiment et d’extraction d’aspects sur mes données textuelles en français? Y a-t-il des librairies ou des outils spécifiques en Python qui seraient particulièrement adaptés? Et, étant donné la variété de la longueur et du style des commentaires, quelles techniques de prétraitement du texte (par exemple, stemming, lemmatisation, suppression des mots vides) devrais-je privilégier pour obtenir les meilleurs résultats possibles? Merci d’avance pour votre aide!

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