Implementierung und systematische Evaluation von Methoden lexikonbasierter Sentiment Analyse für das Deutsche

Hintergrund

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.

Zielsetzung der Arbeit

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.

Konkrete Aufgaben

Einarbeitung in die Related Work

Akquise gängiger deutscher Korpora für Sentiment Analysis

Implementierung verschiedener lexikonbasierter Techniken

Implementierung verschiedener Machine Learning-Techniken

Evaluation der Ergebnisse

Interpretation und Empfehlungen

Erwartete Vorkenntnisse

Vorerfahrung im Bereich NLP

Programmiererfahrung in Python und/oder R

Weiterführende Quellen

Liu, B. (2016). Sentiment Analysis. Mining Opinions, Sentiments and Emotions. New York: Cambridge University Press.

Mäntylä, M. V., Graziotin, D., & Kuutila, M. (2018). The evolution of sentiment analysis—A review of research topics, venues, and top cited papers. Computer Science Review, 27, 16-32.

Schmidt, T., Burghardt, M., & Wolff, C. (2018). Herausforderungen für Sentiment Analysis-Verfahren bei literarischen Texten. INF-DH-2018.

Taboada, M., Brooke, J., Tofiloski, M., Voll, K., & Stede, M. (2011). Lexicon-based methods for sentiment analysis. Computational linguistics, 37(2), 267-307.

Vinodhini, G., & Chandrasekaran, R. M. (2012). Sentiment analysis and opinion mining: a survey. International Journal of Advanced Research in Computer Science and Soft-ware Engineering, 2(6), 282-292.

Zhang, L., Wang, S., & Liu, B. (2018). Deep learning for sentiment analysis: A survey. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 8(4), e1253.