392109 Sentiment Analysis and Opinion Mining (S) (SoSe 2013)

Inhalt, Kommentar

Sentiment Analysis and Opinion Mining (Seminar), Dr. Roman Klinger

Diese Veranstaltung ist dem Modul "Statistical Natural Language Processing" und "Individuelle Ergaenzung" mit 5 LP zugeordnet.

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Stimmungsanalyse und Meinungsanalyse in Texten (Sentiment analysis und opinion mining) adressieren das Problem, Texte (Tweets, Produktrezensionen etc.) als positiv oder negativ zu klassifizieren und das jeweilige Objekt der Meinungsaeusserung (ein Aspekt u.ae.) zu erkennen. Woerterbuchbasierte Verfahren sowie maschinelle Lernverfahren, ueberwacht und ueberwacht, sind hierbei ueblich. Wir diskutieren verschiedene Ansaetze Text zu klassifizieren, relevante Passagen zu extrahieren sowie den Umgang mit Negationen, verschiedenen Domaenen, Ironie und verschiedene Anwendungen. Jeder Studierende wird ein Thema auswaehlen welches mit einer oder mehreren Veroeffentlichungen korrespondiert. Hierzu wird ein Vortrag gehalten sowie aus Ausarbeitung geschrieben. Als Vortragssprache kann Englisch oder Deutsch gewaehlt werden.

Sentiment analysis and opinion mining are approaching the task of classifying text into being positive or negative about e.g. a topic, aspect, product, or person. Dictionary-based methods as well as machine learning methods, both supervised or unsupervised, are common. We will discuss different approaches to classify text from different sources and domains, how to extract relevant passages, how to deal with negation, domains, irony, and other attributes of an opinionated expression and what possible applications are. Psychological background may be discussed in addition. Each student is assigned a topic, roughly corresponding with a publication, about which a talk will be given and a paper is written.
The language of the presentations and papers to be written can be English or German.

Externe Kommentarseite

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Lehrende

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-SNLP Statistical Natural Language Processing (Project-) Seminar Statistical Natural Language Processing Studieninformation
- benotete Prüfungsleistung Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Bioinformatik und Genomforschung / Master (Einschreibung bis SoSe 2012) Individueller Ergänzungsb Wahl 4. 5 unbenotet  
Intelligente Systeme / Master (Einschreibung bis SoSe 2012) Wahl 4. 5 unbenotet  
Kognitive Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Individueller Ergänzungsb Wahl 6. 5 unbenotet  
Molekulare Biotechnologie / Master (Einschreibung bis SoSe 2012) Individuelle Ergänzung Wahl 6. 5 unbenotet  
Naturwissenschaftliche Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Individueller Ergänzungsbereic Wahl 6. 5 unbenotet  

Keine Konkretisierungen vorhanden
Kein E-Learningangebot vorhanden
registrierte Anzahl: 9
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
eKVV Teilnahmemanagement:
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Adresse:
SS2013_392109@ekvv.uni-bielefeld.de
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Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_37716596@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
1 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Freitag, 11. Dezember 2015 
Letzte Änderung Zeiten:
Mittwoch, 20. Februar 2013 
Letzte Änderung Räume:
Mittwoch, 20. Februar 2013 
Art(en) / SWS
Seminar (S) / 2
Einrichtung
Technische Fakultät
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37716596