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2020 | OriginalPaper | Chapter

4. Wörter in der Sentiment-Analyse

Authors : Melanie Siegel, Melpomeni Alexa

Published in: Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Wörter spielen in der Sentiment-Analyse eine große Rolle. Ein wichtiger Teil der Arbeiten ist es daher, die Abdeckung zu erweitern, also mehr bewertende Wörter zu erkennen. Der Kontext der Wörter kann dabei sehr wichtig sein. Das Kapitel beschäftigt sich mit der Gewinnung von Wörtern für Wortlisten, die in der Sentiment-Analyse genutzt werden können.

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Footnotes
7
Hauptverantwortlich für dieses Projekt war Kerstin Diwisch.
 
8
Deutsch: Eine wesentliche Verbesserung für die Zukunft wäre die Schaffung eines domänenabhängigen Sentiment-Lexikons, um bestimmte Wörter und Phrasen zu erfassen, die in diesem speziellen Kontext eine stärkere Polarität aufweisen als in anderen. (eigene Übersetzung).
 
10
Deutsch: Während das deutsche SentiSpin-Lexikon die Leistung des RNN-Modells in der positiven Klasse nicht verbessert, verbessern die vorgeschlagenen deutschen SWN-Lexika ihre Leistung deutlich. (eigene Übersetzung).
 
15
Zunächst importieren Sie gensim, mit dem man auf das Modell zugreifen kann. Das Limit beim Import des Modells ist notwendig, um Ihren Rechner nicht zu überfordern.
 
Metadata
Title
Wörter in der Sentiment-Analyse
Authors
Melanie Siegel
Melpomeni Alexa
Copyright Year
2020
Book
Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen

Print ISBN: 978-3-658-29698-8

Electronic ISBN: 978-3-658-29699-5

Copyright Year: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-29699-5_4

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