Un modèle d'analyse des sentiments a une faible précision de validation, et le scientifique des données soupçonne qu'un vocabulaire très large avec une faible fréquence moyenne des mots est le problème. Quel prétraitement ou quelle méthode améliorerait le mieux la précision de la validation ?

La conversion du texte en vecteurs TF-IDF est une technique efficace pour gérer un vocabulaire large avec une faible fréquence moyenne des mots. TF-IDF pondère l'importance des mots en fonction de leur fréquence dans un document et de leur rareté dans l'ensemble du corpus, réduisant ainsi l'impact des mots courants et augmentant celui des mots distinctifs. Cela permet au modèle de mieux se concentrer sur les termes pertinents pour l'analyse des sentiments, améliorant ainsi la précision de la validation. L'utilisation d'Amazon Comprehend est une solution de service géré, pas une méthode de prétraitement pour un modèle personnalisé. L'entraînement avec SageMaker BlazingText en mode CBOW est une méthode d'intégration de mots (word embedding), mais ne gère pas directement la problématique de la fréquence des mots comme le fait TF-IDF. La racinisation et la suppression des mots vides réduisent la taille du vocabulaire mais ne pondèrent pas l'importance des mots rares ou fréquents de la même manière que TF-IDF.