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Torabi Asr, Fatemeh. - : Universität des Saarlandes, 2015 BASE Show details 23 Digital humanities: centres and peripheries Schreibman, Susan In: Historical Social Research ; 37 ; 3 ; 46-58 ; Kontroversen um die Digitalen Geisteswissenschaften / Controversies around the digital humanities (2015) BASE Show details 24 Identifying events using computer-assisted text analysis Landmann, Juliane; Züll, Cornelia In: Social Science Computer Review ; 26 ; 4 ; 483-497 (2015) BASE Show details 25 Controversies around the digital humanities: an agenda Thaller, Manfred In: Historical Social Research ; 37 ; 3 ; 7-23 ; Kontroversen um die Digitalen Geisteswissenschaften / Controversies around the digital humanities (2015) BASE Show details 26 An Information theoretic approach to production and comprehension of discourse markers Torabi Asr, Fatemeh. - 2015 BASE Show details 27 Hypertextuality, complexity, creativity: using linguistic software tools to uncover new information about the food and drink of historic Mayans Lema, Rose In: Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research ; 13 ; 2 ; 33 ; Rechnergestützte Datenanalyse: verschiedene Kontexte, verschiedene Praktiken / Qualitative computing: diverse worlds and research practices (2013) BASE Show details 28 The journal project: qualitative computing and the technology/ aesthetics divide in qualitative research Davidson, Judith In: Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research ; 13 ; 2 ; 30 ; Rechnergestützte Datenanalyse: verschiedene Kontexte, verschiedene Praktiken / Qualitative computing: diverse worlds and research practices (2013) BASE Show details 29 Computer simulation experiments in phonetics and phonology : simulation technology in linguistic research on human speech ; Computersimulationsexperimente in Phonetik und Phonologie Duran, Daniel. - 2013 BASE Show details 30 Word meaning in context : a probabilistic model and its application to question answering ... Dinu, Georgiana. - : Universität des Saarlandes, 2011 BASE Show details 31 Hybrid approaches for sentiment analysis ... : Hybridansätze für die Sentimentanalyse ... Wiegand, Michael. - : Universität des Saarlandes, 2011 BASE Show details 32 Hybrid approaches for sentiment analysis ; Hybridansätze für die Sentimentanalyse Wiegand, Michael. - 2011 Abstract: Sentiment Analysis is the task of extracting and classifying opinionated content in natural language texts. Common subtasks are the distinction between opinionated and factual texts, the classification of polarity in opinionated texts, and the extraction of the participating entities of an opinion(-event), i.e. the source from which an opinion emanates and the target towards which it is directed. With the emerging Web 2.0 which describes the shift towards a highly user-interactive communication medium, the amount of subjective content on the World Wide Web is steadily increasing. Thus, there is a growing need for automatically processing this type of content which is provided by sentiment analysis. Both natural language processing, which is the task of providing computational methods for the analysis and representation of natural language, and machine learning, which is the task of building task-specific classification models on the basis of empirical data, may be instrumental in mastering the challenges of the automatic sentiment analysis of written text. Many problems in sentiment analysis have been proposed to be solved with machine learning methods exclusively using a fairly low-level feature design, such as bag of words, containing little linguistic information. In this thesis, we examine the effectiveness of linguistic features in various subtasks of sentiment analysis. Thus, we heavily draw from the insights gained by natural language processing. The application of linguistic features can be applied on various classification methods, be it in rule-based classification, where the linguistic features are directly encoded as a classifier, in supervised machine learning, where these features complement basic low-level features, or in bootstrapping methods, where these features form a rule-based classifier generating a labeled training set from which a supervised classifier can be trained. In this thesis, we will in particular focus on scenarios where the combination of linguistic features and machine learning methods is effective. We will look at common text classification tasks, both coarse-grained and fine-grained, and extraction tasks. ; Sentimentanalyse beschreibt die Aufgabe, Meinungen aus natürlich-sprachlichem Text zu extrahieren bzw. deren Inhalt zu klassifizieren. Übliche Teilaufgaben sind die Unterscheidung zwischen sachbezogenem Text und Meinung, die Klassifikation von Polarität (einer Meinung), sowie die Extraktion von Entitäten, die an einer Meinung beteiligt sind, d.h. der Ursprung, von dem eine Meinung ausgeht, und das Ziel, auf das sich eine Meinung richtet. Mit dem Aufkommen des Web 2.0, das den Übergang des Internets zu einem hochgradig interaktiven Kommunikationsmedium beschreibt, ist parallel auch der Anteil an subjektiven Inhalten im Netz gestiegen. Dadurch wächst logischerweise auch der Bedarf an automatischen Verfahren, die die Aufgaben der Sentimentanalyse unterstützen. Bei der Bewältigung der automatischen Sentimentanalyse geschriebener Sprache sind sowohl die natürliche Sprachverarbeitung, die berechenbare Modelle für die Analyse und Repräsentation natürlicher Sprache bereitstellt, als auch maschinelle Lernverfahren, die aufgabenspezifische Klassifikationsmodelle auf der Basis von empirischen Daten liefern, hilfreich. Viele Probleme in der Sentimentanalyse können mit Standardmethoden aus dem maschinellen Lernen, die sich hauptsächlich auf elementares Merkmalsdesign stützen (wie z.B. Bag of Words, die nur sehr begrenzt linguistische Information kodieren), gelöst werden. In dieser Dissertation soll die Nutzbarkeit von linguistischen Merkmalen in unterschiedlichen Teilaufgaben in der Sentimentanalyse untersucht werden. Hierbei stützen wir uns vorwiegend auf Erkenntnisse der natürlichen Sprachverarbeitung. Linguistische Merkmale können in den unterschiedlichsten Klassifikationsmethoden Anwendung finden, sei es in rein regelbasierten Klassifikationsverfahren, bei denen die Merkmale direkt als Klassifikator kodiert werden, in überwachten Lernverfahren, bei denen diese Merkmale Standardmerkmale (z.B. Bag of Words) ergänzen, oder aber auch in Bootstrappingverfahren, bei denen die Merkmale Bestandteil eines regelbasierten Klassifikators sein können, der ein annotiertes Trainingsset generiert, auf dem wiederum einfache überwachte Klassifikatoren trainiert werden können. In dieser Dissertation werden wir uns vorwiegend auf Szenarien beschränken, bei denen eine Kombination aus linguistischen Merkmalen und maschinellem Lernen vorteilhaft ist. Wir werden Textklassifikationsaufgaben (sowohl grob-körnig als auch fein-körnig) und Extraktionsaufgaben betrachten. Keyword: computational linguistics; Computerlinguistik; ddc:400; information extraction; machine learning; Maschinelles Lernen; sentiment analysis; text classification URL: https://doi.org/10.22028/D291-22705 http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:291-scidok-38820 BASE Hide details 33 Word meaning in context : a probabilistic model and its application to question answering Dinu, Georgiana. - 2011 BASE Show details 34 Graph-based methods for large-scale multilingual knowledge integration ... : Graphenbasierte Methoden zur multilingualen Wissensintegration ... Melo, Gerard De. - : Universität des Saarlandes, 2010 BASE Show details 35 Korpora ; Text corpora Zinsmeister, Heike. - 2010 BASE Show details 36 Graph-based methods for large-scale multilingual knowledge integration ; Graphenbasierte Methoden zur multilingualen Wissensintegration Melo, Gerard de. - 2010 BASE Show details 37 German clause-embedding predicates : an extraction and classification approach ; Deutsche Prädikate mit Nebensätzen : ihre Extraktion und Klassifikation Lapshinova-Koltunski, Ekaterina. - 2010 BASE Show details 38 Annotating Discourse Anaphora Dipper, Stefanie; Zinsmeister, Heike In: Proceedings of the Workshop " Third Linguistic Annotation Workshop ", LAW III, ACL-IJCNLP 2009, Suntec, Singapore, 6 - 7 August 2009. - S. 166-169 (2009) BASE Show details 39 The Role of the German Vorfeld for Local Coherence : a pilot study Dipper, Stefanie; Zinsmeister, Heike In: Von der Form zur Bedeutung : Texte automatisch verarbeiten, Proceedings of the biennial GSCL conference 2009 / Chiarcos, Christian et al. (Hrsg.). - Tübingen : Narr, 2009. - S. 69-80. - ISBN 978-3-8233-6511-2 (2009) BASE Show details 40 Parameterized type expansion in the feature structure formalism TDL ... Schäfer, Ulrich. - : Universität des Saarlandes, 1995 BASE Show details Page: 1 2 3

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