Sentiment Detection
Sentiment Detection (auch Sentimentanalyse, englisch „Gefühlserkennung“) ist ein Untergebiet des Textmining und bezeichnet die automatische Auswertung von Texten mit dem Ziel, die Meinung des Verfassers ausfindig zu machen.
Einführung
Menschen unterhalten sich in natürlichen Sprachen, Sprachen also, die im Gegensatz zu formalen Sprachen nur schwach strukturiert sind und deren automatische Verarbeitung durch Computer dadurch erschwert wird. Die Computerlinguistik erforscht, wie man Computern trotzdem den Umgang mit natürlicher Sprache beibringen kann. Lange Zeit hoffte man dabei auf die Künstliche Intelligenz, die versucht, intelligente Systeme zu schaffen, doch da selbst moderne Computer von diesem Ziel noch weit entfernt sind, grenzte man die Ziele der Sprachverarbeitung stark ein und wandte sich einfacheren aber erfolgversprechenderen Methoden zu. Ein solches Ziel ist es, spezielles Wissen aus Texten herauszuarbeiten, z. B. das Thema oder – wie hier – die Einstellung des Autors zu diesem Thema. Das Gebiet, das sich mit der Lösung dieser Aufgabe beschäftigt, nennt sich Textmining, in Anlehnung an Data-Mining, mit dem es die Grundideen gemeinsam hat. Die Methoden, mit denen die Sentiment Detection arbeitet, entstammen Gebieten wie Statistik, maschinellem Lernen und Natural language processing.
Herangehensweisen
Es gibt zwei Möglichkeiten, die Aufgabenstellung der Sentiment Detection anzugehen: Entweder beachtet man die Grammatik oder man beachtet sie nicht. Im ersten Fall gilt es, die Komplexität der natürlichen Sprache zu bewältigen oder geschickt zu umgehen, um letztendlich die gewünschten Informationen zu erhalten. Im zweiten Fall betrachtet man den Text als lose Ansammlung von Begriffen oder Sätzen und hofft, dass trotz Ignorieren der grammatischen Struktur die gewünschte Information erhalten werden kann.
Quellen
Sofern nicht anders angegeben, entstammt der Artikelinhalt der Hauptquelle:
- C. Ziegler: Die Vermessung der Meinung. Sentiment Detection: maschinelles Textverständnis. In: iX – Magazin für professionelle Informationstechnik. 10, Okt 2006, S. 106ff.