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Sentimentanalyse. Entwicklung eines Modells zur Stimmungserkennung in Tweets

Julian Springer

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Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Sonstiges

Beschreibung

Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Sonstiges, Note: 1,7, FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Arbeit ist es, ein Modell zu entwickeln, welches die Stimmung von Tweets automatisch vorhersagt, ohne die manuelle Bewertung eines Menschen. Dieses Modell kann von Entscheidungsträgern in Unternehmen verwendet werden, um sie bei ihrer Entscheidung zu unterstützen. Die Welt verändert sich rasant in einer noch nie dagewesenen Geschwindigkeit. Seien es die Themen E-Commerce, künstliche Intelligenz oder auch die digitale Interaktion und Kommunikation untereinander, die nicht zuletzt durch COVID-19 befeuert wurde. Es gibt immer mehr digitale Assistenten, die es ermöglichen, eine Kommunikation mit anderen Menschen aufzubauen. Solch einen Service, der sich dies zunutze macht, ist beispielsweise auch der Kurznachrichtendienst Twitter. Twitter sorgt dafür, dass Nutzer miteinander kommunizieren können, ganz egal wo sie sich gerade geografisch befinden. Diese Kommunikation, die auch Meinungen bzw. Stimmungen von Nutzern enthalten, werden für Unternehmen immer interessanter, da sie dadurch indirekt das Feedback der Kundschaft für ein Produkt bekommen. Das Problem besteht in der großen Anzahl an Daten, die allein durch einen Menschen nicht mehr zu verarbeiten bzw. auszuwerten sind. Das ist der Punkt, wo das Forschungsgebiet der natürlichen Sprache ins Spiel kommt, um es konkreter auszudrücken, die Sentimentanalyse.

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Schlagwörter

tweets, entwicklung, analyse, modells, sentiment, stimmungserkennung