Regensburger Beiträge auf der KONVENS 2014

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Auf der diesjährigen Konvens stellen wir zwei Digital Humanities-Projekte aus Regensburg vor: Sentilyzer und WebNLP.

Sentilyzer

Sentilyzer ist ein web-basiertes Tool zur Sentimentanalyse von deutschsprachigen Nutzerkommentaren zu Facebook-Seiten. Das Tools sammelt die Kommentare über die Facebook Graph API und benutzt den TreeTagger, um die Daten zu lemmatisieren. Die so lemmatisierten Daten werden dann anhand des Sentiment-Lexikons „Berlin Affective Word List – Reloaded“ (BAWL-R) analysiert und interaktiv im Browser visualisiert. Das Tool wurde bereits erfolgreich in einer Fallstudie zur Analyse von Facebook-Kommentaren zur TV-Show „Ich bin ein Star – Holt mich hier raus“ eingesetzt.

Sentilyzer: Darstellung der Sentiment Scores zur Dschungelcamp-Kandidatin Larissa Marolt entlang der Zeitachse.
Sentilyzer: Darstellung der Sentiment Scores zur Dschungelcamp-Kandidatin “Larissa Marolt” entlang der Zeitachse.

Tool-Demo: http://dh.wappdesign.net/timeline/14
Poster als PDF via ResearchGate
Publikation: Glücker, H., Burghardt, M., & Wolff, C. (2014) Sentilyzer – A Mashup Application for the Sentiment Analysis of Facebook Pages. In Ruppenhofer, J. & Faaß, G. (eds.). Workshop proceedings of the 12th edition of the KONVENS conference, S. 58 – 61. (PDF)


WebNLP

WebNLP erlaubt es über eine Web-Schnittstelle NLP-Funktionen des Python NLTK zu nutzen, und die Ergebnisse direkt im Browser darzustellen. Die Visualisierung der Ergebnisse erfolgt durch den Web-Dienst Voyant. Zudem können die Ergebnisse zur weiteren Analyse als Text- oder XML-Datei heruntergeladen werden. WebNLP macht über seine grafische Web-Schnittstelle NLP-Funktionen für ein breiteres Publikum zugänglich, und kann somit als Beitrag in Richtung Humanist-Computer Interaction gesehen werden. In der aktuellen Fassung unterstützt WebNLP als grundlegende Funktionen Tokenisierung, POS-Tagging und Lemmatisierung für englisch-sprachige Texte. Die Architektur des Tools ist allerdings so modular angelegt, dass weitere NLP-Funktionen und weitere Sprachen sukzessive ergänzt werden können.

WebNLP

Tool-Demo: http://dh.mi.ur.de/
Poster als PDF via ResearchGate
Publikation: Burghardt, M., Pörsch, J., Tirlea, B., & Wolff, C. (2014) WebNLP – An Integrated Web-Interface for Python NLTK and Voyant. In Ruppenhofer, J. & Faaß, G. (eds.). Proceedings of the 12th edition of the KONVENS conference, S. 235 – 240. (PDF)

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