Der Zugang zu Information ist durch das Internet erheblich verndert und erleichtert worden. Gleichzeitig gibt es seit dem Web 2.0 die Mglichkeit fr alle Internet-Nutzer, selbst Inhalte beizusteuern, indem sie in Foren schreiben, oder Twitter, Xing, LinkedIn, Facebook oder andere soziale Medien nutzen und auf verffentliche Posts z. B. durch Kommentare reagieren. Diese Flle an Informationen und Meinungen ist ein wertvoller und in der Regel sehr groer Datenschatz, den man nur mit automatischen Verfahren sinnvoll nutzen kann.
Die automatische Analyse von Meinungsuerungen gehrt in die Anwendungsbereiche Informationsextraktion und Inhaltsanalyse sowie Text Mining. Aus Texten von Internet-Nutzern werden Informationen extrahiert und analysiert, wie sie sich zu bestimmten Themen, Produkten oder Ereignissen uern.
Dieses Buch gibt eine systematische Einfhrung in Methoden der automatischen Analyse von Meinungsuerungen und zeigt die Anwendung der beschriebenen Methoden in Programmierbungen. Der Fokus liegt dabei auf deutschsprachige Daten, also auf linguistischen Ressourcen sowie Methoden zur automatischen Analyse fr die deutsche Sprache. Viele bungsaufgaben sowie in Python implementierte Programmierbeispiele und -aufgaben machen das Buch zum optimalen Begleiter fr Studium und Selbststudium.
Der Inhalt

• Einleitung
• Sentiment Retrieval - Meinungsuerungen identifizieren
• Polaritt: Dokumente klassifizieren
• Wrter in der Sentiment-Analyse
• Sentiment-Analyse auf Satzebene
• Was bewertet wird: Aspekte identifizieren
• Ironie
• Analyse politischer Trends
• Opinion Spam
• Erkennung und Klassifikation von Aggression in Meinungsuerungen
• Sentiment-Analyse im Unternehmenskontext und Softwarelsungen im Markt

Die Autorinnen
Melanie Siegel ist Professorin an der Hochschule Darmstadt und unterrichtet dort Verfahren zur automatischen Analyse von Sprache im Fachgebiet Information Science.Melpomeni Alexa ist Professorin an der Hochschule Darmstadt und unterrichtet dort sowohl ber die Methoden als auch den Einsatz von Tools fr Online Monitoring, Sentiment-Analyse/Opinion Mining, Social Listening im Fachgebiet Onlinekommunikation.

Der Zugang zu Information ist durch das Internet erheblich verndert und erleichtert worden. Gleichzeitig gibt es seit dem Web 2.0 die Mglichkeit fr alle Internet-Nutzer, selbst Inhalte beizusteuern, indem sie in Foren schreiben, oder Twitter, Xing, LinkedIn, Facebook oder andere soziale Medien nutzen und auf verffentliche Posts z. B. durch Kommentare reagieren. Diese Flle an Informationen und Meinungen ist ein wertvoller und in der Regel sehr gro er Datenschatz, den man nur mit automatischen Verfahren sinnvoll nutzen kann.
Die automatische Analyse von Meinungsu erungen gehrt in die Anwendungsbereiche Informationsextraktion und Inhaltsanalyse sowie Text Mining. Aus Texten von Internet-Nutzern werden Informationen extrahiert und analysiert, wie sie sich zu bestimmten Themen, Produkten oder Ereignissen u ern.

Dieses Buch gibt eine systematische Einfhrung in Methoden der automatischen Analyse von Meinungsu erungen und zeigt die Anwendung der beschriebenen Methoden in Programmierbungen. Der Fokus liegt dabei auf deutschsprachige Daten, also auf linguistischen Ressourcen sowie Methoden zur automatischen Analyse fr die deutsche Sprache. Viele bungsaufgaben sowie in Python implementierte Programmierbeispiele und -aufgaben machen das Buch zum optimalen Begleiter fr Studium und Selbststudium.