arbeiten:extraktion_praegnanter_zitate_der_abgeordneten_des_oesterreichischen_nationalrats_aus_den_parlamentsprotokollen_der_24._und_25._gesetzgebungsperiode_anhand_von_n-gramm-ermittlung_und_sentiment-analyse

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-Thema           : Eine kontrastive Diskursanalyse der Parlamentsreden von FPÖ und Grünen anhand textlinguistischer Datenverarbeitung #  +Thema                     : Eine kontrastive Diskursanalyse der Parlamentsreden von FPÖ und Grünen anhand textlinguistischer Datenverarbeitung #  
-Art_tags        : BA #  +Art_thesistypes           : BA #  
-Betreuer_title  : user:Manuel Burghardt|Manuel Burghardt #  +BetreuerIn_thesisadvisor    : Manuel Burghardt #  
-Student_title   : user:Colin Sippl|Colin Sippl #  +BearbeiterIn                   : Colin Sippl #  
-Professor_title : user:Christian Wolff|Christian Wolff #  +ErstgutachterIn_thesisprofessor : Christian Wolff #  
-Status_tag      : in Bearbeitung #  +ZweitgutachterIn_secondthesisprofessor : N.N. 
-Stichworte_tags : Digital Humanities, Korpuslinguistik, Sentiment Analysis #  +Status_thesisstate        : abgeschlossen #  
-angelegt_dt     : 2015-06-23 #  +Stichworte_thesiskeywords : Digital Humanities, Korpuslinguistik, Sentiment Analysis #  
-Beginn_dt       :  #  +angelegt_dt               : 2015-06-23 #  
-Ende_dt         :  # +Beginn_dt                 :  #  
 +Anmeldung_dt              :  
 +Antrittsvortrag_dt        : 2015-07-06 
 +Abschlussvortrag_dt       :  
 +Abgabe_dt                   :  #  
 +Textlizenz_textlicense : Unbekannt 
 +Codelizenz_codelicense : Unbekannt
 ---- ----
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 +
  
  
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 === Konkrete Aufgaben === === Konkrete Aufgaben ===
 1. Aufbereitung des Textmaterials (JAVA, Stanford NLP):  1. Aufbereitung des Textmaterials (JAVA, Stanford NLP): 
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 a) Extraktion der relevanten Redensabschnitte aus den Protokollen a) Extraktion der relevanten Redensabschnitte aus den Protokollen
 +
 b) Segmentierung und Tokenisierung b) Segmentierung und Tokenisierung
 +
 c) POS-Tagging, ggf. Chunking c) POS-Tagging, ggf. Chunking
  
 2. Analyse des Textmaterials (NLTK, Python): 2. Analyse des Textmaterials (NLTK, Python):
 +
 a) Stoppwortermittlung  a) Stoppwortermittlung 
 +
 b) N-Gramm-Analyse b) N-Gramm-Analyse
-d) Wortkontextanalyse+ 
 +c) Wortkontextanalyse 
 d) Phrasenanalyse d) Phrasenanalyse
 +
 => Speicherung im CSV/JSON-Datenformat => Speicherung im CSV/JSON-Datenformat
  
 3. Deutung und Darstellung des gewonnenen Materials (Excel, D3.js) 3. Deutung und Darstellung des gewonnenen Materials (Excel, D3.js)
 +
 a) Fehlerdiskussion a) Fehlerdiskussion
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 b) Gegenüberstellung b) Gegenüberstellung
 +
 c) Interpretation c) Interpretation