Untersuchung von Black Box Modellen zur Entscheidungsfindung in Sentiment Analysen

Aus IPD-Institutsseminar
Version vom 7. Oktober 2019, 21:51 Uhr von Clemens Müssener (Diskussion | Beiträge)
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Vortragende(r) Henning Ballweber
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Clemens Müssener
Termin Fr 21. Juni 2019
Kurzfassung Diese Arbeit wird sich mit der Erklärbarkeit von Sentimentanalyse befassen. Sentimentanalyse ist ein aktuelles Forschungsthema, das sich mit der automatisierten Auswertung der Stimmung von Texten befasst. Dabei klassifiziert ein Entscheider diese als positiv oder negativ. Jedoch sind die meisten hier angewandten Verfahren des maschinellen Lernens Black Boxes, also für Menschen nicht unmittelbar nachvollziehbar. Die Arbeit hat zum Ziel, verschiedene Verfahren der Sentimentanalyse auf Erklärbarkeit zu untersuchen. Hierbei werden eine Datenbank aus Filmrezensionen sowie Word Embeddings auf Basis des word2vec-Modells verwendet.