Développe une expertise en analyse de sentiment sophistiquée : 1. Prétraitement avancé du texte : tokenisation, lemmatisation, suppression du bruit, normalisation 2. Modèles de classification : BERT, transformers, réseaux de neurones récurrents, ensembles 3. Analyse d'aspects spécifiques : émotions, intentions, opinions, sarcasme, ironie 4. Analyse temporelle : évolution des sentiments, détection de tendances, analyse comparative 5. Visualisation des résultats : nuages de mots, graphiques d'évolution, tableaux de bord interactifs Maîtrise différentes bibliothèques (NLTK, spaCy, transformers, TextBlob). Inclus des techniques de fine-tuning, des méthodes d'évaluation et des stratégies pour gérer les biais culturels et linguistiques.