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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Ironie

verfasst von : Melanie Siegel, Melpomeni Alexa

Erschienen in: Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Wenn man sich die Ergebnisse der Analyse der GermEval-2017-Daten genauer ansieht, stellt man fest, dass ein relevanter Teil der negativen Tweets, die mit den bisher erstellten Verfahren nicht als negativ erkannt werden, ironisch sind. Dieses Kapitel beschäftigt sich mit der Erkennung von Ironie.

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Fußnoten
1
Obwohl sich die Autoren in ihrer Definition von Ironie unterscheiden, sind sich alle einig, dass sie eine Diskrepanz zwischen dem Gesagten und der Realität impliziert. (eigene Übersetzung).
 
2
dt.:Ein genauerer Blick auf die besten und schlechtesten Systeme für jede Teilaufgabe zeigt, dass Task A von Systemen profitiert, die eine Vielzahl von handgefertigten Merkmalen nutzen, insbesondere sentiment-basierte (z. B. Sentimentlexikon-Werte, Polaritätskontraste), aber auch Bag of Words, semantische Clustermerkmale und PoS-basierte Merkmale. Weitere vielversprechende Features für die Aufgabe sind Word Embeddings, die auf großen Twitter-Korpora (z. B. 5M-Tweets) trainiert worden sind. ...Systeme mit neuronalen Netzen, die Word Embeddings nutzen, die aus dem Trainingsdatensatz abgeleitet oder aus Wikipedia-Korpora generiert wurden, schneiden für diese Aufgabe weniger gut ab.(eigene Übersetzung)
 
Metadaten
Titel
Ironie
verfasst von
Melanie Siegel
Melpomeni Alexa
Copyright-Jahr
2020
Buch
Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen

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

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

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-29699-5_7