Vortrag im Rahmen der Vorlesung Data Warehouse Dozentin: Prof. Dr. Frey-Luxemburger WS 2011/2012 Referent: Florian Kalisch (GR09)
Rückblick Aktueller Status Opinion Mining Einführung Einblicke Nächste Schritte 2 von 14
Text-Mining Grundlage: unstrukturierte bzw. semistrukturierte Daten Prozess mit Schwerpunkt auf Dokumentaufbereitung Morphologische Analyse Syntaktische Analyse Semantische Analyse (Text) Mining Methoden Klassifikation 3 von 14
Abgeschlossen Einarbeitung in die Grundlagen des Opinion-Mining In Bearbeitung Aufstellen der Prototyp-Anforderungen Recherche zu Tools für das Opinion Mining Nicht begonnen Auswahl des Tools (der Tools) Praktische Umsetzung des Prototypen 4 von 14
Extraktion von Informationen aus dem WWW oder Offline-Dokumenten Fokus: Analyse der enthaltenen Meinungen Beginn der Forschung: Identifikation von Meinungsworten Zuordnung der semantischen Orientierung (positiv, negativ, neutral) zu den Meinungsworten 5 von 14
Texte mit Meinungsäußerung können aus drei verschiedenen Perspektiven betrachtet werden 1. Sentiment Klassifikation 2. Eigenschaften-basiertes Opinion Mining 3. Vergleichendes Sentence und Relation Mining 6 von 14
Sentiment Klassifikation Opinion Mining als Klassifikationsproblem auf Dokumenten-Ebene Zuteilung zur Klasse positiv oder negativ Details (Vorlieben oder Abneigungen) der Rezensenten werden nicht betrachtet Eigenschaften-basiertes Opinion Mining Arbeitet auf Satzebene Ziel ist die Aufdeckung von Details Beispielsatz: Der Touchscreen des iphone ist sehr gut. Positive Beurteilung des iphone Touchscreens 7 von 14
Vergleichendes Sentence und Relation Mining Eigenschaften von Objekten (Produkten) werden gegenübergestellt Beispielsatz: Der Touchscreen des ipads ist viel besser als der des Motorola Xoom. Zusammenfassend: Identifikation von subjektiv geäußerten Stimmungen Polarität und Stärke der Äußerungen und deren Beziehung zum untersuchten Thema 8 von 14
Mannschaft der Herzen [MieR11] Rapid Sentilyzer überwachte die Online-Stimmung während der Fußball-WM 2010 Portallösung für Competitive Intelligence analysierte mehr als 1000 Online-Kanäle Quelle: http://www.manageit.de/online- Artikel/20100910/20100910f%20Rapid- i%20social%20media%20monitoring%20- Dateien/image002.jpg Quelle: http://www.manageit.de/online- Artikel/20100910/20100910f%20Rapid- i%20social%20media%20monitoring%20- Dateien/image004.jpg 9 von 14
NetBase: Social Intelligence Platform Nutzen am Beispiel eines NetBase-Kunden [DarS11] Griechischer Hersteller für Yoghurt Aufgedeckt mittels traditioneller BI: Bestverkaufter Yoghurt-Geschmack ist Vanille Opinion Mining offenbarte: Große Begeisterung und Leidenschaft existierte zur Geschmacksrichtung Ananas Operationale Daten zeigten: Limitierte Produktion und geringe Verkaufsabdeckung für den Ananas Geschmack 10 von 14
Fflick: Meinungsbasierte Film-Empfehlungen auf Grundlage der Meinungen von Freunden [AllG11] Übernahme durch Google für $10 Mio. [AllG11] Am 26.01.2011 auf offiziellen Youtube Blog mitgeteilt [RajY11] Quelle: http://tctechcrunch.files.wordpress.com/2011/01/fflickshot.png?w=640 11 von 14
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[AllG11] Allen, J.: Google To Buy Sentiment Analysis Engine, fflick - Search Engine Watch (#SEW). http://searchenginewatch.com/article/2050121/google-to- Buy-Sentiment-Analysis-Engine-fflick, 19.12.2011. [DarS11] Darrow, B.: SAP taps NetBase for deep social media analytics. http://gigaom.com/cloud/sap-taps-netbase-for-deepsocial-media-analytics/, 19.12.2011. [HamO10] Hammer, T.: Opinion und Relationship Mining in sozialen Netzwerken. Extraktion von Meinungen und Beziehungen mittels Textmining und sozialer Netzwerkanalyse. VDM Verlag Dr. Müller, 2010. [InaO10] Ina Kimmling: Opinion Mining, Koblenz, 2010. [MieR11] Mierswa, I. Dr.: Rapid-i Social Media Monitoring. http://www.manageit.de/online- Artikel/20100910/20100910f%20Rapidi%20Social%20Media%20Monitoring%20.htm, 19.12.2011. [RajY11] Rajaraman, S.: YouTube Blog: Share and share alike: we ve acquired Fflick. http://youtubeglobal.blogspot.com/2011/01/share-and-share-like-weveacquired.html, 19.12.2011. 14 von 14