Master's Thesis: Weakly Supervised Learning for Compositional Sentiment Recognition

Meine Master-Arbeit

Michael Haas: "Weakly Supervised Learning for Compositional Sentiment Recognition in German", 2014. Supervised by Dr. Yannick Versley

Meine Masterarbeit befasst sich mit der Erkennung von Sentiment, also Stimmungen bzw. Emotionen, auf kompositioneller Ebene. Ich stelle ein schwach überwachtes Verfahren zur Erstellung von Sentiment-Lexika aus Produktrezensionen vor. Im Rahmen sprachübergreifender Sentiment-Analyse nutze ich mittels automatisch angeglichener Syntax-Bäume bestehende, umfangreiche englischsprachige Ressourcen für die Erkennung von Sentiment im Deutschen auf Phrasenebene. Weiterhin zeige ich wie semi-supervised Methoden und Ensemble-Learning die Genauigkeit der Sentiment-Analyse verbessern, wenn nur begrenzte Ressourcen zur Verfügung stehen. Eine per Crowdsourcing erstelle Baumbank mit Sentiment-Annotation dient als Trainingsdaten und zur Evaluation. Auf dieser Baumbank untersuche ich weiter die Relevanz des Kompositionalitätsprinzips für Sentiment-Analyse.

Downloads

Der Text meiner Master-Arbeit ist vollständig verfügbar (PDF). Der Code steht auf GitHub bereit. Die README-Datei beschreibt die Reproduktion meiner Ergebnisse. Die dafür benötigen Daten sind im Moment nur auf Anfrage erhältlich.