Opinion Mining und Sentiment Analysis
Kursbeschreibung
| Studiengang | Modulkürzel | Leistungs- bewertung |
|---|---|---|
| BA-2010 | AS-CL | 8 LP |
| NBA | AS-CL | 8 LP |
| Master | SS-CL, SS-TAC | 8 LP |
| Magister | - | - |
| Dozenten/-innen | Katja Markert |
| Veranstaltungsart | Hauptseminar |
| Erster Termin | 28.04.2016 |
| Zeit und Ort | Do, 09:15–10:45, INF 328 / SR 25 (SR) |
| Commitment-Frist | tbd. |
Teilnahmevoraussetzungen
Das Seminar wendet sich an fortgeschrittene Bachelor sowie Master-Studierende. Grundkenntnisse in maschinellem Lernen und eine gewisse Affinität zur Statistik/Empirie werden vorausgesetzt.
Leistungsnachweis
- Aktive Teilnahme sowie Lektürevorbereitung mit Fragenerstellung
- Referat
- Normalerweise Zweitreferat oder (je nach Auslastung und Interesse) Hausarbeit oder Implementationsprojekt
Inhalt
Sentiment Analysis hat sich in den letzten Jahren zu einem der aktivsten und produktivsten Forschungsfelder der Computerlinguistik entwickelt. Das Anwendungsfeld ist sehr umfassend und inkludiert z.B. Zusammenfassung von Produkt- oder Filmkritiken, Trendanalyse auf Twitter oder Vorhersage von Wahlergebnissen durch Erfassen von Onlinekommentaren.
Im Seminar soll ein Auszug der existierenden Literatur behandelt werden. Dabei werden Ansätze auf verschiedenen linguistischen Ebenen (Wort, Satz, Text) und verschiedenen Genres (Nachrichten, Produktreviews. soziale Medien etc.) untersucht. Themen sind u.a. die Erkennung und Zusammenfassung von Subjektivität, Positivität und Negativität, die Bestimmung des Meinungsträgers sowie des Ziels der Meinung, die Ermittlung von Autorenverlässlichkeit sowie Anwendungsfelder (siehe oben).
Algorithmisch reicht das Feld von linguistisch inspirierten, regelbasierten Methoden über überwachte Standardlernverfahren bis zu graphenbasierten Methoden.
Kursübersicht
Seminarplan
Siehe "weitere Kursmaterialien"Literatur
- Bing Liu (2015): Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments and Emotions. Cambridge University Press.
- Bo Pang & Lillian Lee (2008). Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, Vol. 2, 135 pages. Now Publishers (das Buch ist frei online verfügbar, ist aber im Gegensatz zu Liu etwas veraltet).
Weitere Literatur in Artikelform wird zu Semesterbeginn bekanntgegeben und ist zumeist frei online erhältlich.
