Sentiment Analysis ist eines der populärsten Forschungsgebiete im Bereich des Text Mining und Natural Language Processing. Wenngleich nicht mehr state-of-the-art, erfreuen sich lexikonbasierte Methoden der Sentiment Analysis noch immer großer Beliebtheit in sehr speziellen Domänen und „underresourced“ Sprachen (alles außer Englisch und Chinesisch). Grund hierfür ist die simple Generalisierbarkeit und die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse. Für das Deutsche gibt es einige Sentiment-Lexika und Vorverarbeitungsschritte, die jedoch noch nicht systematisch und erschöpfend evaluiert wurden.
In der vorliegenden Arbeit sollen die gängigsten Techniken und Lexika im Deutschen auf einer größeren Menge an Beispielkorpora unterschiedlicher Domänen angewandt und evaluiert werden. Ein Abgleich mit einfachen und aktuellen Machine Learning-Methoden soll die Ergebnisse in einen Gesamtkontext stellen. Es sollen damit Empfehlungen und best Practices für den Einsatz lexikonbasierter Methoden in deutscher Sprache gemacht werden.
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