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Annotationstool für die Annotation von Sentiment und Emotion
- Thema:
- Annotationstool für die Annotation von Sentiment und Emotion
- Art:
- BA, MA
- Betreuer:
- Thomas Schmidt
- Status:
- ausgeschrieben
- Stichworte:
- Sentiment Analysis, Annotation, Sentiment Annotation, Tool, Usability Engineering, Evaluation, Web, Web-Entwicklung, Emotion, Emotion Analysis, Digital Humanities
- angelegt:
- 2018-09-04
Hintergrund
Die Annotation von vorrangig textuellen Informationen ist eine häufige Aufgabe in den Digital Humanities. Dabei werden für zahlreiche Aufgabengebiete verschiedene Annotationstools verwendet, eine Standardlösung gibt es bislang nicht. Meist werden speziell für den Anwendungsfall (z.B. linguistische Annotation, semantische Annotation) Tools entwickelt. Ein Tool, das im speziellen die Annotation von Sentiment, Emotionen und Meinungen unterstützt, ist bislang nicht bekannt.
Zielsetzung der Arbeit
Im Rahmen der Arbeit soll ein Annotationstool entwickelt werden, das speziell für den Anwendungsfall Sentiment/Emotion Analysis geeignet ist. Dazu soll man spezifische Anforderungen erheben, das Tool entwickeln und in Usability Tests auf Performanz, Usability und User Experience untersuchen. Die Leistung soll dabei in tatsächlichen Annotationsstudien im Bereich literarischer Texte untersucht werden.
Konkrete Aufgaben
- Erhebung von Anforderungen für den speziellen Fall der Sentiment/Emotion-Annotation
- Iterative Entwicklung des Tools
- Usability- und Performanz-Tests, vergleichende Evaluation mit bisherigen Tools, z.B. WebAnno
Erwartete Vorkenntnisse
- Affinität zu Digital Humanities
- Kenntnisse in der Programmierung (vor allem Web-Entwicklung)
- Kenntnisse im Bereich Datenbanken
- Kenntnisse im Bereich Usability Engineering
Weiterführende Quellen
Weiterführende Quellen: Janis Pagel, Nils Reiter, Ina Rösiger, Sarah Schulz. A Unified Annotation Workflow for Diverse Goals. In Sandra Kübler, Heike Zinsmeister (eds.): Proceedings of the Workshop on Annotation in Digital Humanities, co-located with ESSLLI 2018, August 2018.
Schmidt, T., Burghardt, M. & Dennerlein, K. (2018a). Sentiment Annotation of Historic German Plays: An Empirical Study on Annotation Behavior. In: Sandra Kübler, Heike Zinsmeister (eds.), Proceedings of the Workshop on Annotation in Digital Humanities (annDH 2018) (pp. 47-52). Sofia, Bulgaria. Retrieved from http://ceur-ws.org/Vol-2155/schmidt.pdf
https://fortext.net/routinen/methoden/manuelle-annotation
Annotationstools: