Sentiment analysis

in short:

Opinion Mining (manchmal als Stimmungsanalyse oder Emotion AI ) bezieht sich auf

• die Verwendung von natürlicher Sprachverarbeitung, Textanalyse , Computerlinguistik und Biometrie,
• systematisches Identifizieren, Extrahieren, Quantifizieren und studieren affektiver Zustände, sowie subjektiver Informationen.

Generell zielt Sentimentanalyse darauf ab, die Haltung eines Sprechers/Autors in Bezug auf einige Themen oder die kontextuelle Polarität / emotionale Reaktion auf ein Dokument, eine Interaktion, oder ein Ereignis zu bestimmen.

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Wikipedia:

Sentiment Detection (auch Sentimentanalyse, englisch für „Stimmungserkennung“) ist ein Untergebiet des Text Mining und bezeichnet die automatische Auswertung von Texten mit dem Ziel, eine geäußerte Haltung als positiv oder negativ zu erkennen.

• see: https://de.wikipedia.org/wiki/Sentiment_Detection#Einf%C3%BChrung

textblob

TextBlob ist ein Tool für natural language processing (NLP) mit Python.

Mit Textblob sind viele Ansätze wie etwa Erkennen von Wortarten, Extraktion von Substantiven, Stimmungsanalyse und auch Klassifizierungen möglich.

schönes Textblob-HowTo: https://aparrish.neocities.org/textblob.html

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deutschsprachige Texte

exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/04_07-11_maschinelles-lesen/01_sentiment-analyses_german-txt.ipynb

textblob-de installieren

Die Installation von textblob-de erfolgt in zwei Schritten.

1.Terminal start & type:

pip install -U textblob-de

„-U“ sorgt dafür, dass alle notwendigen Abhängigkeiten auf die neueste Version gebracht werden.

2. Sprachmodelle und Sprachdaten aus dem Natural Language Toolkit (NLTK) hinzufügen:

python3 -m textblob.download_corpora

first steps...

type in your Notebook:

from textblob_de import TextBlobDE

textsnippet = TextBlobDE("Das ist alles wunderschön.")

print(textsnippet.sentiment)

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englischsprachiger Texte

see notebook: ???

textblob installieren

type in terminal:

pip install -U textblob

first steps...

type in your Notebook:

from textblob import TextBlob

textsnippet = TextBlob('not a very great experiment')

print(textsnippet.sentiment)