Authors:
- Sentiment-Analyse speziell für die deutsche Sprache
- Systematische Einführung in die Methoden der Sentiment-Analyse
- Mit vielen Programmierübungen
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Table of contents (11 chapters)
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Front Matter
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About this book
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.
Authors and Affiliations
-
Forschungszentrum Angewandte Informatik, Hochschule Darmstadt, Dieburg, Germany
Melanie Siegel
-
Institut für Kommunikation und Medien, Hochschule Darmstadt, Dieburg, Germany
Melpomeni Alexa
About the authors
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.
Bibliographic Information
Book Title: Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen
Book Subtitle: Grundlagen, Methoden und praktische Umsetzung
Authors: Melanie Siegel, Melpomeni Alexa
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-29699-5
Publisher: Springer Vieweg Wiesbaden
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)
Copyright Information: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2020
Softcover ISBN: 978-3-658-29698-8Published: 21 July 2020
eBook ISBN: 978-3-658-29699-5Published: 20 July 2020
Edition Number: 1
Number of Pages: VII, 132
Number of Illustrations: 6 b/w illustrations, 8 illustrations in colour
Topics: Natural Language Processing (NLP), Natural Language Processing (NLP), Computational Linguistics, Information Systems and Communication Service, German