Opinion Mining und Meinungsanalyse über Sprachen hinweg
Das Projekt "Automated analysis of opinions in a multilingual context" (CROSSLINGMIND) sollte eine sprachübergreifendes System für Opinion Mining (CLOM) entwickeln, das Kenntnisse aus der Maschinenübersetzung anwendet, um ein existierendes einsprachiges Meinungsanalysesystem anzupassen. Die einsprachige Opinion Mining Pipeline wurde für Inhalte von Nutzern sozialer Medien und für Sprachen mit großem Wert für potentielle Industriepartner angepasst. Die Arbeiten in dem Zusammenhang führten zur Veröffentlichung der "Selection of correction candidates for the normalization of Spanish user-generated content" in der Fachzeitschrift Natural Language Engineering. Eine Opinion Mining Pipeline wurde auch für die portugiesische Sprache erstellt. Zur gleichen Zeit führte CROSSLINGMIND eine eingehende Untersuchung des Stands der CLOM-Technik durch, mit besonderem Schwerpunkt auf sprachübergreifenden Algorithmen und Anwendungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Das Projekt erstellte außerdem ein Lexikon von Stimmungswörtern (das LIWC-Lexikon) auf Katalanisch durch Triangulation von ähnlichen Lexika in anderen Sprachen. CROSSLINGMIND entwickelte ein aspektbasiertes CLOM-System, das eine Analyse auf Ebene der Aspekte der Entitäten durchführt, über die Meinungen zum Ausdruck gebracht werden. Das mit Daten aus dem RP7-Projekt OPENER geschulte System wurde auf Ebene der Meinungsstärke in mehreren Sprachen für den Bereich Hotelkritik kommentiert. Die verschiedenen Aktivitäten und Ergebnisse wurden auf Konferenzen vorgestellt und zu Tutorials, Kursen und speziellen Zeitschriftenausgaben verarbeitet. Das in dem Projekt entwickelte System bewies, dass aspektebasierte CLOM machbar ist und wettbewerbsfähige Klassifikationsergebnisse liefern kann. Es wurde für den Einsatz in realen Settings konzipiert und in einen Technologietransferrahmen integriert werden. Diese Entwicklung soll dazu beitragen, die Wettbewerbsfähigkeit von europäischen Unternehmen, Organisationen und Institutionen zu verbessern, die auf Kenntnisse zur allgemeinen öffentlichen Meinung angewiesen, um Veränderungen und Wachstum zu bewirken. Es wird auch Sprachbarrieren abbauen, die Kommunikation behindern und verwertbare Daten und den digitalen Markt fragmentieren. Schließlich sollte es auch von der allgemeinen Öffentlichkeit benutzen werden können.
Schlüsselbegriffe
mehrsprachiger Kontext, sprachübergreifende Meinungsanalyse, Opinion Mining, maschinelle Übersetzung, Meinungsumfragen