* Utilisez-vous des pièces d’origine ?

Bonjour ! Je travaille sur un projet d’analyse des sentiments dans des critiques de restaurants. Pour cela, j’utilise un modèle de traitement automatique du langage naturel (TALN). Cependant, je rencontre une difficulté : je dois être capable d’identifier et de classer précisément les différentes facettes des sentiments exprimés dans les critiques. Par exemple, une critique peut être positive sur la qualité de la nourriture, mais négative concernant le service ou l’ambiance.

Plus précisément, comment puis-je adapter mon modèle TALN pour qu’il puisse non seulement déterminer la polarité générale (positive, négative, neutre) d’une critique, mais aussi identifier les aspects spécifiques (nourriture, service, ambiance, prix, etc.) auxquels cette polarité se rapporte ? Existe-t-il des techniques ou des architectures de modèles spécifiques (e.g., fine-tuning d’un modèle pré-entraîné, utilisation de word embeddings contextualisés, etc.) qui seraient particulièrement adaptées à ce type de tâche d’analyse des sentiments basée sur les aspects (« Aspect-Based Sentiment Analysis » ou ABSA) ? De plus, comment gérer les cas où le sentiment pour un aspect donné n’est pas explicitement exprimé mais implicite ? Avez-vous des recommandations sur les ressources (datasets, librairies, articles de recherche) les plus pertinentes pour mener à bien ce projet ?

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