Sentimentanalyse mittels deutscher Twitter-Korpora und Deep Learning

Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung von Ansätzen zur Stimmungsanalyse von Tweets in deutscher Sprache. Hierzu ist ein Data Mining-Prozess zu durchlaufen mit den Phasen Datenselektion, -exploration, - vorbereitung, Merkmalsgenerierung, Modellierung und Evaluation. Die besondere Schwierigkeit besteht in der Datenbeschaffung, den unstrukturierten Daten (Tweets) sowie der Auswahl und lauffähigen Umsetzung der Lernalgorithmen aus dem Bereich des Deep Learnings. Die Klassifizierer sollen mit ihren Hyperparametern nachvollziehbar dokumentiert und geeignet evaluiert werden.

Kolloqium: 29.03.2019

Betreuer: Prof. Dr. Sven Buchholz, Dipl.-Inform. Ingo Boersch

Download: A1-Poster, Masterarbeit