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Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,7, FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Köln, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Motivation, eine Sentiment Analyse auf Basis von Movie Reviews durchzuführen, ist vielfältig und schafft unterschiedliche Möglichkeiten für diverse Zielgruppen. Der globale Datensatz über die Meinungen von Benutzern steigt täglich stetig an. Um diese Meinungen zu klassifizieren und in positive und negative Kommentare einordnen zu können, wird im Rahmen dieser Projektarbeit ein Programm erstellt. Das Programm soll einen Beispieldatensatz mit Movie Reviews automatisch in die Kategorien "positiv (1)" oder "negativ (0)" einordnen. Für diese Aufgabe werden bereits existierende Data-Mining Methoden zur Analyse von Meinungen und Bewertungen verwendet. Des Weiteren werden zur Problemlösung Informationen aus wissenschaftlichen Artikeln, Fachzeitschriften sowie Fachbüchern herangezogen.
Mit kontinuierlichem Fortschritt der Web-Technologie und dem damit verbundenen Wachstum, wurde eine riesige Menge an Daten und Informationen erschaffen, welche von Internetbenutzern generiert werden. Das Internet ist zu einer Plattform geworden, in welcher sich Menschen über Ihre Ideen, Meinungen und Anregungen austauschen können. Diese Meinungen und Ideen beziehen sich beispielsweise auf Produkte, Orte, Bücher, Meinungen von anderen Internetbenutzern und Filme. Dieses Potential weckt mittlerweile auch das Interesse von Unternehmen. Da diese Nutzergenerierten Inhalte im Internet in hohem Maße zugänglich sind und diese Meinungen und Stimmungen unterschiedlich behaftet sein können, eignen diese sich besonders für eine Analyse. Die Stimmungsanalyse befasst sich mit der automatisierten Untersuchung unterschiedlicher Beiträge auf Basis von subjektiven Aspekten. Die Anzahl der aktiven Nutzer und die Größe ihrer Bewertungen steigen von Tag zu Tag. Es gibt etwa 2,4 Milliarden aktive Online Nutzer, welche über die ganze Welt verteilt Kommentare lesen und verbreiten. Durch die Analyse von Filmkritiken, kann ein globales Scoringmodell für Filmdatenbanken erstellt werden, welches über das bekannte Punktesystem, beispielsweise "1" für schlecht und "5" für sehr gut - hinausgeht.
