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Aspekt-basierte Sentiment-Analyse

Von Petra Meyer @wunderimalltag auf Twitter
22. Januar 2019

Was haben Facebook, Google, Spotify, Unternehmen der Finanzwelt und Die ZEIT gemeinsam? Sie profitieren bereits jetzt oder in Zukunft von natural language processing, kurz: NLP.

Facebook nutzt NLP zum Beispiel für Übersetzungen und für die Produktplatzierung auf Grundlage von Chat- und Post-Inhalten. Auch beim Übersetzungsdienst von Google ist NLP im Spiel, außerdem zum Beantworten von Fragen. Bei Spotify kommen NLP-Techniken zum Einsatz, um User jede Woche mit einer personalisierten Liste an neuen Liedern zu versorgen. In der Finanzwelt werden Vorhersagen durch Stimmungsanalysen in Twitter-Feeds beeinflusst.

Die Stimmungsanalyse wird in der Forschung Sentiment-Analyse genannt und ist ein Teilbereich von NLP. Sie findet beispielsweise Anwendung bei der Analyse unserer politischen Online-Welt. Unternehmen haben die Möglichkeit, die Meinung ihrer Kunden zu bestehenden Dienstleistungen, neu eingeführten Produkten oder auch Kritik zu bestehenden Produkten zu erfassen.

Simon Steinheber hat sich im Rahmen seiner Bachelor-Arbeit mit der "Aspekt-basierten Sentiment-Analyse" beschäftigt. Das ist eine Erweiterung der Sentiment-Analyse, bei der die Meinung über in den untersuchten Texten genannte Themen untersucht wird. Am 16. Januar 2019 hat er die daraus resultierende Publikation, die in Kooperation mit der LMU München entstanden ist, auf dem Meetup für Natural Language Processing/Understanding (NLP/NLU) vorgestellt.

Die Publikation gibt es hier im Download. Die Folien vom Meetup gibt es hier als pdf im Download.

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