Sentimentanalyse

Sentimentanalyse ist eine Aufgabe im Bereich der Natural Language Processing (NLP), die darauf abzielt, die emotionale Tonlage von gegebenen Texten zu klassifizieren, typischerweise als positiv, negativ oder neutral. Diese Aufgabe kann durch maschinelles Lernen, wörterbuchbasierte Methoden und hybride Ansätze erreicht werden. In den letzten Jahren wurden tiefes Lernen-Technologien wie RoBERTa und T5 häufig verwendet, um hochleistungsfähige Sentiment-Klassifikatoren zu trainieren, wobei Bewertungsmaßstäbe wie F1-Score, Recall und Precision eingesetzt werden. Die Sentimentanalyse wird nicht nur für die Überwachung sozialer Medien genutzt, sondern auch in Bereichen wie Produktbewertungsanalyse und Markttrendvorhersage angewendet, was ihre erhebliche Anwendungswertsamkeit zeigt.