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Autor(en): 
  • Melanie Siegel
  • Melpomeni Alexa
  • Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsäusserungen: Grundlagen, Methoden und praktische Umsetzung 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 7-14 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  Juli 2020  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    Audiosignalverarbeitung / Computerlinguistik / Computerlinguistik und Korpuslinguistik / Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation / COMPUTERS / Speech & Audio Processing / Datenverarbeitung / Datenverarbeitung / Anwendungen / Technik / Deutsch / Elektronik / EDV / Intelligenz / Künstliche Intelligenz / KI / Künstliche Intelligenz - AI / Linguistik / Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung / Sprache, allgemein und Nachschlagewerke / Sprachwissenschaft / Sprachwissenschaft / Computerlinguistik / Übersetzung
    ISBN:  9783658296988 
    EAN-Code: 
    9783658296988 
    Verlag:  Springer Fachmedien Wiesbaden 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  Deutsch  
    Dimensionen:  H 240 mm / B 168 mm / D 8 mm 
    Gewicht:  248 gr 
    Seiten:  140 
    Zus. Info:  Paperback 
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    Inhalt:
    Der Zugang zu Information ist durch das Internet erheblich verändert und erleichtert worden. Gleichzeitig gibt es seit dem Web 2.0 die Möglichkeit für alle Internet-Nutzer, selbst Inhalte beizusteuern, indem sie in Foren schreiben, oder Twitter, Xing, LinkedIn, Facebook oder andere soziale Medien nutzen und auf veröffentliche Posts z. B. durch Kommentare reagieren. Diese Fülle an Informationen und Meinungen ist ein wertvoller und in der Regel sehr grosser Datenschatz, den man nur mit automatischen Verfahren sinnvoll nutzen kann.
    Die automatische Analyse von Meinungsäusserungen gehört 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 äussern.
    Dieses Buch gibt eine systematische Einführung in Methoden der automatischen Analyse von Meinungsäusserungen und zeigt die Anwendung der beschriebenen Methoden in Programmierübungen. Der Fokus liegt dabei auf deutschsprachige Daten, also auf linguistischen Ressourcen sowie Methoden zur automatischen Analyse für die deutsche Sprache. Viele Übungsaufgaben sowie in Python implementierte Programmierbeispiele und -aufgaben machen das Buch zum optimalen Begleiter für Studium und Selbststudium.

      



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