Utilizing Reinforcement Learning for Aspect-based Sentiment Analysis
- Thema:
- Utilizing Reinforcement Learning for Aspect-based Sentiment Analysis
- Art:
- BA, MA
- BetreuerIn:
- Jakob Fehle
- Status:
- Entwurf
- Stichworte:
- Sentiment Analyse, NLP, Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- angelegt:
- 2023-12-20
Hintergrund
Die Aspektbasierte Sentiment Analyse (ABSA) ist eine Methode im Bereich des Natural Language Processing (NLP), die es ermöglicht, Meinungen und Stimmungen in Texten gegenüber spezifischen Aspekte zu identifizieren. Im Gegensatz zur herkömmlichen Sentiment Analyse, die lediglich das allgemeine Sentiment eines Textes ermittelt, fokussiert sich die ABSA auf einzelne Aspekte eines Produkts oder einer Dienstleistung. Dadurch können detaillierte Einblicke in das Feedback zu Produkten und Dienstleistungen gewonnen und gezielt auf die Bedürfnisse und Vorlieben eingegangen werden. Im deutschen Sprachraum stellt sich jedoch die Herausforderung, dass nur wenige ausreichend große und brauchbare Datensätze für die Aspekt-basierte Sentiment Analyse existieren. Zudem ist die manuelle Annotation neuer Datensätze zeit- und kostenintensiv.
Zielsetzung der Arbeit
Wird noch konkretisiert. Bei grundsätzlichem Interesse bitte Kontakt aufnehmen!
Konkrete Aufgaben
tbd
Erwartete Vorkenntnisse
tbd
Weiterführende Quellen
tbd