Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-29698-8 (ISBN)
Die automatische Analyse von Meinungsäußerungen gehört in die Anwendungsbereiche Informationsextraktion und Inhaltsanalyse sowie Text Mining. Aus Texten von Internet-Nutzern werden Informationen extrahiert und analysiert, wie sie sich zu bestimmten Themen, Produkten oder Ereignissen äußern.
Dieses Buch gibt eine systematische Einführung in Methoden der automatischen Analyse von Meinungsäußerungen und zeigt die Anwendung der beschriebenen Methoden in Programmierübungen. Der Fokus liegt dabei auf deutschsprachige Daten, also auf linguistischen Ressourcen sowie Methoden zur automatischen Analyse für die deutsche Sprache. Viele Übungsaufgaben sowie in Python implementierte Programmierbeispiele und -aufgaben machen das Buch zum optimalen Begleiter für Studium und Selbststudium.
Melanie Siegel ist Professorin an der Hochschule Darmstadt und unterrichtet dort Verfahren zur automatischen Analyse von Sprache im Fachgebiet Information Science. Melina Alexa ist Professorin an der Hochschule Darmstadt und unterrichtet dort sowohl über die Methoden als auch den Einsatz von Tools für Online Monitoring, Sentimentanalyse/Opinion Mining, Social Listening im Fachgebiet Onlinekommunikation und -Marketing.
Einleitung.- Sentiment Retrieval - Meinungsäußerungen identifizieren.- Polarität: Dokumente klassifizieren.- Wörter in der Sentiment-Analyse.- Sentiment-Analyse auf Satzebene.- Was bewertet wird: Aspekte identifizieren.- Ironie.- Analyse politischer Trends.- Opinion Spam.- Erkennung und Klassifikation von Aggression in Meinungsäußerungen.- Sentiment-Analyse im Unternehmenskontext und Softwarelösungen im Markt.
Erscheinungsdatum | 23.07.2020 |
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Zusatzinfo | VII, 132 S. 14 Abb., 8 Abb. in Farbe. |
Verlagsort | Wiesbaden |
Sprache | deutsch |
Maße | 168 x 240 mm |
Gewicht | 249 g |
Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
Schlagworte | Computerlinguistik • deutsche Sprachdaten • German • Ironie • Natural-Language-Processing-Techniken • Opinion Mining • Opinion Spam • Sarkasmus • Sentimentanalyse • Social Media • Social Media Analytics • Sprachtechnologie • Textanalyse • text analytics • Trendanalyse |
ISBN-10 | 3-658-29698-4 / 3658296984 |
ISBN-13 | 978-3-658-29698-8 / 9783658296988 |
Zustand | Neuware |
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