Data Science & IA · Étude de cas
Analyse des Commentaires Airbnb
Analyse automatisée des commentaires Airbnb multilingues avec détection de sentiment et analyse thématique.
Le point de départ
Transformer un besoin réel en système exploitable.
Pipeline d'analyse NLP pour commentaires Airbnb incluant la détection de langue, traduction automatique, analyse de sentiment via XLM-RoBERTa et analyse thématique avec BERTopic. Génère des rapports visuels et des insights pour plusieurs villes (Paris, Tokyo, Québec, Asheville).
Prétraitement des Données
Nettoyage des commentaires (suppression d'URLs, HTML, ponctuation, doublons) et uniformisation des textes.
Détection des langues des commentaires et mesure des temps de traitement.
Traduction Multilingue
Traduction des commentaires vers le français via Google Translate et évaluation BERT des similarités sémantiques.
Analyse de Sentiments
Évaluation du sentiment des commentaires avec un modèle XLM-RoBERTa pré-entraîné.
Analyse Thématique
Découverte de thèmes avec BERTopic et visualisation par sentiment.
Visualisation & Reporting
Génération de graphiques (distributions, boxplots, histogrammes) avec Matplotlib et Seaborn.
Stack & disciplines
Explorer les compétences du projet.
Clique sur une carte pour comprendre son rôle et la manière dont elle intervient dans la réalisation.