Semantik und Sentiment: Konzepte, Verfahren und Anwendungen von Text-Mining

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Titel: Semantik und Sentiment: Konzepte, Verfahren und Anwendungen von Text-Mining
Autor(en): Neubauer, Nicolas
Erstgutachter: Prof. Dr. Oliver Vornberger
Zweitgutachter: Prof. Dr. Frank Köster
Zusammenfassung: Diese Arbeit befasst sich mit zwei Themenbereichen des Data Mining beziehungsweise Text Mining, den zugehörigen algorithmischen Verfahren sowie Konzepten und untersucht mögliche Anwendungsszenarien. Auf der einen Seite wird das Gebiet der semantischen Ähnlichkeit besprochen. Kurz, der Frage, wie algorithmisch bestimmt werden kann, wie viel zwei Begriffe oder Konzepte miteinander zu tun haben. Die Technologie um das Wissen, dass etwa "Regen" ein Bestandteil von "Wetter" sein kann, ermöglicht verschiedenste Anwendungen. In dieser Arbeit wird ein Überblick über gängige Literatur gegeben, das Forschungsgebiet wird grob in die zwei Schulen der wissensbasierten und statistischen Methoden aufgeteilt und in jeder wird ein Beitrag durch Untersuchung vorhandener und Vorstellung eigener Ähnlichkeitsmaße geleistet. Eine Studie mit Probanden und ein daraus entstandener Datensatz liefert schließlich Einblicke in die Präferenzen von Menschen bezüglich ihrer Ähnlichkeitswahrnehmung. Auf der anderen Seite steht das Gebiet des Sentiment Mining, in dem versucht wird, algorithmisch aus großen Sammlungen unstrukturierten Texts, etwa Nachrichten von Twitter oder anderen sozialen Netzwerken, Stimmungen und Meinungen zu identifizieren und zu klassifizieren. Nach einer Besprechung zugehöriger Literatur wird der Aufbau eines neuen Testdatensatzes motiviert und die Ergebnisse der Gewinnung dieses beschrieben. Auf dieser neuen Grundlage erfolgt eine ausführliche Auswertung einer Vielzahl von Vorgehensweisen und Klassifikationsmethoden. Schließlich wird die praktische Nutzbarkeit der Ergebnisse anhand verschiedener Anwendungsszenarien bei Produkt-Präsentationen sowie Medien- oder Volksereignissen wie der Bundestagswahl nachgewiesen.
URL: https://repositorium.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-2014060612524
Schlagworte: text mining; data mining; natural language processing; semantik; sentiment; semantics
Erscheinungsdatum: 6-Jun-2014
Enthalten in den Sammlungen:FB06 - E-Dissertationen

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