Studiengang Informationswissenschaft (Master of Science)
Themenbereich: Wissensrepräsentation
| Modulbezeichnung | Sentiment-Analyse (Sentiment Analysis) |
|---|---|
| Belegnummer | 3111 |
| Studiengang / Verwendbarkeit | Masterstudiengang Informationswissenschaft |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Melanie Siegel |
| Dozent(in) | |
| Dauer | 1 Semester |
| Credits | 5 CP |
| Prüfungsart | Lösung von Programmieraufgaben und Projektbericht gemäß § 13 ABPO |
| Sprache | Deutsch |
| Inhalt | In diesem Modul werden grundlegende Methoden der Sentiment-Analyse eingeführt. Die Studierenden werden mit Programmierübungen in Python systematisch an die Thematik herangeführt. |
| Angestrebte Lernergebnisse (Learning Outcome) |
Kenntnisse
Fähigkeiten
Kompetenzen
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| Niveaustufe / Level | Fortgeschrittenes Niveau (advanced level course) |
| Lehrform / SWS | Seminar (4 SWS) |
| Arbeitsaufwand / Workload | 128 Stunden |
| Units (Einheiten) | |
| Notwendige Voraussetzungen | |
| Empfohlene Voraussetzungen | Grundlegende Programmierkenntnisse sind erforderlich. Modul Information Retrieval und Wissensextraktion |
| Häufigkeit des Angebots | Turnus jährlich |
| Anerkannte Module | Siehe § 19 ABPO |
| Medienformen | |
| Literatur | Siegel, Melanie und Alexa, Melpomeni (2020): Automatische Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen. Springer. |
