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Dekorationsartikel gehören nicht zum Leistungsumfang.
Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen
Grundlagen, Methoden und praktische Umsetzung
Taschenbuch von Melpomeni Alexa (u. a.)
Sprache: Deutsch

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Beschreibung
Der Zugang zu Information ist durch das Internet erheblich verändert und erleichtert worden. Gleichzeitig gibt es seit dem Web 2.0 die Möglichkeit für alle Internet-Nutzer, selbst Inhalte beizusteuern, indem sie in Foren schreiben, oder Twitter, Xing, LinkedIn, Facebook oder andere soziale Medien nutzen und auf veröffentliche Posts z. B. durch Kommentare reagieren. Diese Fülle an Informationen und Meinungen ist ein wertvoller und in der Regel sehr großer Datenschatz, den man nur mit automatischen Verfahren sinnvoll nutzen kann.
Die automatische Analyse von Meinungsäußerungen gehört 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 äußern.
Dieses Buch gibt eine systematische Einführung in Methoden der automatischen Analyse von Meinungsäußerungen und zeigt die Anwendung der beschriebenen Methoden in Programmierübungen. Der Fokus liegt dabei auf deutschsprachige Daten, also auf linguistischen Ressourcen sowie Methoden zur automatischen Analyse für die deutsche Sprache. Viele Übungsaufgaben sowie in Python implementierte Programmierbeispiele und -aufgaben machen das Buch zum optimalen Begleiter für Studium und Selbststudium.
Der Zugang zu Information ist durch das Internet erheblich verändert und erleichtert worden. Gleichzeitig gibt es seit dem Web 2.0 die Möglichkeit für alle Internet-Nutzer, selbst Inhalte beizusteuern, indem sie in Foren schreiben, oder Twitter, Xing, LinkedIn, Facebook oder andere soziale Medien nutzen und auf veröffentliche Posts z. B. durch Kommentare reagieren. Diese Fülle an Informationen und Meinungen ist ein wertvoller und in der Regel sehr großer Datenschatz, den man nur mit automatischen Verfahren sinnvoll nutzen kann.
Die automatische Analyse von Meinungsäußerungen gehört 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 äußern.
Dieses Buch gibt eine systematische Einführung in Methoden der automatischen Analyse von Meinungsäußerungen und zeigt die Anwendung der beschriebenen Methoden in Programmierübungen. Der Fokus liegt dabei auf deutschsprachige Daten, also auf linguistischen Ressourcen sowie Methoden zur automatischen Analyse für die deutsche Sprache. Viele Übungsaufgaben sowie in Python implementierte Programmierbeispiele und -aufgaben machen das Buch zum optimalen Begleiter für Studium und Selbststudium.
Über den Autor
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 über die Methoden als auch den Einsatz von Tools für Online Monitoring, Sentiment-Analyse/Opinion Mining, Social Listening im Fachgebiet Onlinekommunikation.
Zusammenfassung

Sentiment-Analyse speziell für die deutsche Sprache

Systematische Einführung in die Methoden der Sentiment-Analyse

Mit vielen Programmierübungen

Inhaltsverzeichnis
Einleitung.- Sentiment Retrieval - Meinungsäußerungen identifizieren.- Polarität: Dokumente klassifizieren.- Wörter 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 Meinungsäußerungen.- Sentiment-Analyse im Unternehmenskontext und Softwarelösungen im Markt.
Details
Erscheinungsjahr: 2020
Genre: Informatik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Inhalt: vii
132 S.
6 s/w Illustr.
8 farbige Illustr.
132 S. 14 Abb.
8 Abb. in Farbe.
ISBN-13: 9783658296988
ISBN-10: 3658296984
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 978-3-658-29698-8
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Alexa, Melpomeni
Siegel, Melanie
Auflage: 1. Aufl. 2020
Hersteller: Springer Fachmedien Wiesbaden
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Maße: 240 x 168 x 8 mm
Von/Mit: Melpomeni Alexa (u. a.)
Erscheinungsdatum: 21.07.2020
Gewicht: 0,248 kg
Artikel-ID: 118024801
Über den Autor
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 über die Methoden als auch den Einsatz von Tools für Online Monitoring, Sentiment-Analyse/Opinion Mining, Social Listening im Fachgebiet Onlinekommunikation.
Zusammenfassung

Sentiment-Analyse speziell für die deutsche Sprache

Systematische Einführung in die Methoden der Sentiment-Analyse

Mit vielen Programmierübungen

Inhaltsverzeichnis
Einleitung.- Sentiment Retrieval - Meinungsäußerungen identifizieren.- Polarität: Dokumente klassifizieren.- Wörter 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 Meinungsäußerungen.- Sentiment-Analyse im Unternehmenskontext und Softwarelösungen im Markt.
Details
Erscheinungsjahr: 2020
Genre: Informatik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Inhalt: vii
132 S.
6 s/w Illustr.
8 farbige Illustr.
132 S. 14 Abb.
8 Abb. in Farbe.
ISBN-13: 9783658296988
ISBN-10: 3658296984
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 978-3-658-29698-8
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Alexa, Melpomeni
Siegel, Melanie
Auflage: 1. Aufl. 2020
Hersteller: Springer Fachmedien Wiesbaden
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Maße: 240 x 168 x 8 mm
Von/Mit: Melpomeni Alexa (u. a.)
Erscheinungsdatum: 21.07.2020
Gewicht: 0,248 kg
Artikel-ID: 118024801
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