Titlebook: Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen; Grundlagen, Methoden Melanie Siegel,Melpomeni Alexa Textbook 2020 Springer Fachmedi

强化

细菌等

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Sentiment-Analyse auf Satzebene,ung enthält. Diese Entscheidung beruht auf dem Vorhandensein von Sentiment-Wörtern, Negations- und Verstärkungswörtern im Text, ohne dass die syntaktische Struktur beachtet wird. Für kurze Texte wie Tweets ist das eine sinnvolle Herangehensweise. Manchmal wird man aber komplexere Texte betrachten wo

大笑

Fretful

misshapen

SHOCK

,Polarität: Dokumente klassifizieren,ist. Diese Klassifikation nennt man “Polarität”. Bei der GermEval Shared Task 2017 (Wojatzki et al. 2017b) war die Dokumentklassifikation die Aufgabe, an der sich alle teilnehmenden Gruppen beteiligten.

Tortuous

,Wörter in der Sentiment-Analyse,de Wörter zu erkennen. Der Kontext der Wörter kann dabei sehr wichtig sein. Das Kapitel beschäftigt sich mit der Gewinnung von Wörtern für Wortlisten, die in der Sentiment-Analyse genutzt werden können.

逃避系列单词

发生

https://doi.org/10.1007/978-3-658-29699-5Sentimentanalyse; Opinion Mining; Textanalyse; deutsche Sprachdaten; Sprachtechnologie; Natural-Language-