Was Sie wissen sollten, bevor Sie sich für eine
Sentiment-Analyse-Datensatz

    
Warum brauchen Sie einen Sentiment-Analyse-Datensatz für das Training?
Stimmungsmodelle sind eine Art von Algorithmus zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), der die Polarität eines Textes bestimmt. Das heißt, ein Stimmungsmodell sagt voraus, ob die in einem Textabschnitt geäußerte Meinung positiv, negativ oder neutral ist. Diese Modelle sind ein leistungsfähiges Werkzeug, um Einblicke in große Mengen von meinungsbasierten Daten zu gewinnen, wie z. B. Beiträge in sozialen Medien und Produktbewertungen. So könnte beispielsweise ein Verkäufer auf dem Amazon-Marktplatz ein Stimmungsmodell verwenden, um Tausende von Bewertungen schnell zu bewerten und die Kundenzufriedenheit mit seinen Waren einzuschätzen. Stimmungsmodelle können auch verwendet werden, um die Bewertungen für ein neues Produkt vorherzusagen, indem Produktmetadaten mit ähnlichen Produkten verglichen und die Bewertungen dieser Produkte analysiert werden.

Wie alle Algorithmen des maschinellen Lernens benötigen Sentiment-Modelle zur Entwicklung und Abstimmung große Mengen an gekennzeichneten Trainingsdaten, die auch als Trainingsdatensatz für die Sentimentanalyse bezeichnet werden. Der erste Schritt in der Modellentwicklung erfordert einen Stimmungsanalysedatensatz mit zehntausenden von Aussagen, die bereits als positiv, negativ oder neutral gekennzeichnet sind. Die Suche nach Trainingsdaten ist schwierig, da ein menschlicher Experte die Polarität jeder Aussage in den Trainingsdaten bestimmen und kennzeichnen muss. Ein fertiger Trainingsdatensatz, der bereits beschriftet ist, reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Entwicklung eines Sentiment-Modells erheblich. Zwei solcher Sentiment-Datensätze, die häufig zum Training verwendet werden, sind die Internet Movie Database (IMDB) und die Amazon-Rezensionsdatenbanken.

Primäre Trainingsdatensätze: IMDB- und Amazon-Rezensionsdatenbanken

Die IMDB- und Amazon-Rezensionsdatenbanken eignen sich nahezu ideal für das Training von Stimmungsmodellen (mehr zu ihren Einschränkungen siehe unten), da es sich um vorgefertigte Datensätze mit leicht beschrifteten Stimmungen handelt. Die Polarität dieser Rezensionen kann durch die Segmentierung der Rezensionen nach Punkten bestimmt werden. In der IMBD-Datenbank werden Bewertungen mit 0-3 Sternen in der Regel als negativ, 4-6 Sterne als neutral und 7-10 Sterne als positiv eingestuft. Ähnlich verhält es sich bei Amazon-Rezensionen: 1-2 Sterne sind negativ, 3 Sterne sind neutral und 4-5 Sterne sind positiv. Die Amazon-Rezensionsdatenbank ist jedoch nicht so beliebt, da eine 1-zu-5-Bewertung nicht die Genauigkeit eines 1-zu-10-Systems hat und der Amazon-Datensatz komplexer und daher schwieriger zu verwenden ist.

Die IMDB-Datenbank wurde in einer Vielzahl von akademischen Studien, Tutorials und Open-Source-Codes verwendet. Der Standard-IMDB-Datensatz enthält 50.000 Bewertungen mit einer gleichmäßigen Anzahl von positiven und negativen Bewertungen. Im Allgemeinen ist die IMDB-Datenbank beliebter als die Amazon-Datenbank, da sie einen kleineren und leichter zu handhabenden Datensatz bietet. Der IMDB-Datensatz ist ein leistungsfähiges Werkzeug für die Entwicklung der notwendigen Fähigkeiten, um fortgeschrittenere Sentiment-Modelle zu entwickeln.

Der Amazon-Bewertungsdatensatz hat die Vorteile der Größe und Komplexität. Amazon sammelt seit über 20 Jahren Rezensionen und bietet einen Datensatz mit über 130 Millionen beschrifteten Meinungen. Der Amazon-Datensatz bietet auch den zusätzlichen Vorteil, dass er Bewertungen in mehreren Sprachen enthält. Der Amazon-Datensatz bietet außerdem gekennzeichnete "gefälschte" oder voreingenommene Bewertungen. Aufgrund seiner Größe und Komplexität ermöglicht der Amazon-Datensatz die Entwicklung anspruchsvollerer Stimmungsmodelle. Der Amazon-Datensatz bietet darüber hinaus einen größeren Nutzen, da die Vorhersage der Produktleistung durch Stimmungsmodellierung eine wichtige Komponente für die moderne Produktfreigabe ist.

Einschränkungen bei der Anwendbarkeit der IMDB- und Amazon-Sentiment-Analyse-Datensätze

So viel Zeit und Mühe diese Datenbanken auch beim Training von Stimmungsmodellen sparen, sie sind nicht ohne Einschränkungen. Angesichts des quantitativen Charakters von Rezensionen führt die Anwendung der mit diesen Datenbanken trainierten Modelle auf qualitative Meinungen, wie z. B. Tweets, zu einem Verlust an Genauigkeit. Außerdem sind die Bewertungen in der IMBD-Datenbank stark von den Vorlieben der Betrachter abhängig, was die Ergebnisse verfälschen kann. Auch in der Amazon-Datenbank sind voreingenommene oder "gefälschte" Rezensionen keine Seltenheit. Eine weitere Komplikation bei jeder Stimmungsdatenbank ist die angeborene Unfähigkeit des Modells, Sarkasmus zu erkennen, der in Rezensionen häufig vorkommt.

Außerdem sind die Schlüsselwörter (Merkmale), die während des Trainingsprozesses gefunden werden, bei der Arbeit mit Rezensionen begrenzt. Rezensionen neigen oft dazu, sich zu wiederholen und enthalten nur eine begrenzte Anzahl von Schlüsselbegriffen. Außerdem enthalten Rezensionen einige Begriffe, die in regulären Meinungsäußerungen unüblich sind, wie z. B. "schwacher Soundtrack". Aufgrund der Einzigartigkeit einiger Schlüsselbegriffe und der mangelnden Vielfalt an Schlüsselbegriffen kann die Anwendung von Stimmungsmodellen, die auf diesen Datenbanken trainiert wurden, zu suboptimalen Ergebnissen führen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise ein Stimmungsmodell verwenden möchte, um die Reaktion auf eine Änderung der Politik vorherzusagen, würde ein Modell, das auf einer Rezensionsdatenbank trainiert wurde, mit dieser Vorhersage Probleme haben, da die Reaktion keine quantitative Bewertung eines Produkts darstellt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Sentiment-Modelle ein leistungsfähiges Werkzeug für moderne Unternehmen sind, und diese Modelle erfordern einen großen Sentiment-Analyse-Datensatz für das Training. Die IMDB- und Amazon-Bewertungsdatenbanken sind zwei gängige, leicht zugängliche Sentiment-Datenbanken, die für das Training von Sentiment-Modellen beliebt sind. Obwohl sie ein nützliches Werkzeug für das Training von Stimmungsmodellen darstellen, haben diese Datensätze auch ihre Tücken, die berücksichtigt werden müssen.

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