Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsuerungen

Der Zugang zu Information ist durch das Internet erheblich verndert und erleichtert worden. Gleichzeitig gibt es seit dem Web 2.0 die Mglichkeit fr alle Internet-Nutzer, selbst Inhalte beizusteuern, indem sie in Foren schreiben, oder Twitter, Xing, LinkedIn, Facebook oder andere soziale Medien nutzen und auf verffentliche Posts z. B. durch Kommentare reagieren. Diese Flle an Informationen und Meinungen ist ein wertvoller und in der Regel sehr groer Datenschatz, den man nur mit automatischen Verfahren sinnvoll nutzen kann. Die automatische Analyse von Meinungsuerungen gehrt 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 uern. Dieses Buch gibt eine systematische Einfhrung in Methoden der automatischen Analyse von Meinungsuerungen und zeigt die Anwendung der beschriebenen Methoden in Programmierbungen. Der Fokus liegt dabei auf deutschsprachige Daten, also auf linguistischen Ressourcen sowie Methoden zur automatischen Analyse fr die deutsche Sprache. Viele bungsaufgaben sowie in Python implementierte Programmierbeispiele und -aufgaben machen das Buch zum optimalen Begleiter fr Studium und Selbststudium.