arbeiten:sentiment_analysis_auf_literarischen_texten

Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

Link zu dieser Vergleichsansicht

Beide Seiten der vorigen Revision Vorhergehende Überarbeitung
Nächste Überarbeitung		 Vorhergehende Überarbeitung
Letzte ÜberarbeitungBeide Seiten der Revision
arbeiten:sentiment_analysis_auf_literarischen_texten [03.09.2018 10:35] – Listen Thomas Schmidtarbeiten:sentiment_analysis_auf_literarischen_texten [01.10.2019 12:12] – Alexander Bazo
Zeile 4: Zeile 4:
 Thema                       : Sentiment Analysis auf literarischen Texten Thema                       : Sentiment Analysis auf literarischen Texten
 Art_thesistypes             : BA, MA Art_thesistypes             : BA, MA
-Betreuer_thesisadvisor      : Thomas Schmidt +BetreuerIn_thesisadvisor      : Thomas Schmidt 
-Student                     :  +BearbeiterIn                     :  
-Professor_thesisprofessor   : +ErstgutachterIn_thesisprofessor   :  
 +ZweitgutachterIn_secondthesisprofessor : N.N.
 Status_thesisstate         : ausgeschrieben Status_thesisstate         : ausgeschrieben
 Stichworte_thesiskeywords   : Sentiment Analysis, Emotion Analysis, Computational Linguistics, Text Mining, Literaturwissenschaft, Literary Studies, Machine Learning, Korpuslinguistik, Corpus Linguistics, Digital Humanities Stichworte_thesiskeywords   : Sentiment Analysis, Emotion Analysis, Computational Linguistics, Text Mining, Literaturwissenschaft, Literary Studies, Machine Learning, Korpuslinguistik, Corpus Linguistics, Digital Humanities
Zeile 14: Zeile 15:
 Antrittsvortrag_dt          :  Antrittsvortrag_dt          : 
 Abschlussvortrag_dt         :  Abschlussvortrag_dt         : 
-Ende_dt                     : +Abgabe_dt                     :  
 +Textlizenz_textlicense : Unbekannt 
 +Codelizenz_codelicense : Unbekannt
 ---- ----
  
 === Hintergrund === === Hintergrund ===
  
-Sentiment Analysis (oder auch Opinion Mining) und Emotion Analysis sind Forschungsgebiete, die sich mit der automatischen Analyse und Prädiktion von Sentiments, Meinungen und Emotionen, vorrangig für das Medium Text, befassen. Das produktivste Anwendungsgebiet hierfür ist user-generated content (z.B. social media, Produkt-Reviews). Da Emotionen und Sentiments auch für literarische und narrative Texte bedeutend sind, findet man zunehmend Projekte die den Einsatz von Sentiment Analysis auf literarischen Texten untersuchen.+Sentiment Analysis (oder auch Opinion Mining) und Emotion Analysis sind Forschungsgebiete, die sich mit der automatischen Analyse und Prädiktion von Sentiments, Meinungen und Emotionen, vorrangig für das Medium Text, befassen. Das produktivste Anwendungsgebiet hierfür ist user-generated content (z.B. social media, Produkt-Reviews). Da Emotionen und Sentiments auch für literarische und narrative Texte bedeutend sind, findet man zunehmend Projekte, die den Einsatz von Sentiment Analysis auf literarischen Texten untersuchen.
  
 === Zielsetzung der Arbeit === === Zielsetzung der Arbeit ===