{"id":2536,"date":"2019-11-06T13:47:30","date_gmt":"2019-11-06T13:47:30","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=2536"},"modified":"2024-08-31T16:29:34","modified_gmt":"2024-08-31T21:29:34","slug":"auswahl-eines-sentiment-analyse-datensatzes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/de\/selecting-a-sentiment-analysis-dataset\/","title":{"rendered":"Was Sie wissen sollten, bevor Sie einen Sentiment-Analyse-Datensatz ausw\u00e4hlen"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhalts\u00fcbersicht<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Inhaltsverzeichnis umschalten\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten auf<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/selecting-a-sentiment-analysis-dataset\/#What_You_Should_Know_Before_You_Select_a_Sentiment_Analysis_Dataset\" >Was Sie wissen sollten, bevor Sie einen Sentiment-Analyse-Datensatz ausw\u00e4hlen<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/selecting-a-sentiment-analysis-dataset\/#Why_do_you_need_a_sentiment_analysis_dataset_for_training\" >Warum brauchen Sie einen Sentiment-Analyse-Datensatz f\u00fcr das Training?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/selecting-a-sentiment-analysis-dataset\/#Primary_Training_Datasets_IMDB_and_Amazon_Review_Databases\" >Prim\u00e4re Trainingsdatens\u00e4tze: IMDB- und Amazon-Rezensionsdatenbanken<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/selecting-a-sentiment-analysis-dataset\/#Limitations_in_Applicability_of_the_IMDB_and_Amazon_Sentiment_Analysis_Datasets\" >Einschr\u00e4nkungen bei der Anwendbarkeit der IMDB- und Amazon-Sentiment-Analyse-Datens\u00e4tze<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_You_Should_Know_Before_You_Select_a_Sentiment_Analysis_Dataset\"><\/span>Was Sie wissen sollten, bevor Sie sich f\u00fcr eine<br \/>Sentiment-Analyse-Datensatz<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<pre><code>    <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_do_you_need_a_sentiment_analysis_dataset_for_training\"><\/span><strong>Warum brauchen Sie einen Sentiment-Analyse-Datensatz f\u00fcr das Training?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>Stimmungsmodelle sind eine Art von Algorithmus zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP), der die Polarit\u00e4t eines Textes bestimmt. Das hei\u00dft, ein Stimmungsmodell sagt voraus, ob die in einem Textabschnitt ge\u00e4u\u00dferte Meinung positiv, negativ oder neutral ist. Diese Modelle sind ein leistungsf\u00e4higes Werkzeug, um Einblicke in gro\u00dfe Mengen von meinungsbasierten Daten zu gewinnen, wie z. B. Beitr\u00e4ge in sozialen Medien und Produktbewertungen. So k\u00f6nnte beispielsweise ein Verk\u00e4ufer auf dem Amazon-Marktplatz ein Stimmungsmodell verwenden, um Tausende von Bewertungen schnell zu bewerten und die Kundenzufriedenheit mit seinen Waren einzusch\u00e4tzen. Stimmungsmodelle k\u00f6nnen auch verwendet werden, um die Bewertungen f\u00fcr ein neues Produkt vorherzusagen, indem Produktmetadaten mit \u00e4hnlichen Produkten verglichen und die Bewertungen dieser Produkte analysiert werden.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Wie alle Algorithmen des maschinellen Lernens ben\u00f6tigen Sentiment-Modelle zur Entwicklung und Abstimmung gro\u00dfe Mengen an gekennzeichneten Trainingsdaten, die auch als Trainingsdatensatz f\u00fcr 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 Polarit\u00e4t jeder Aussage in den Trainingsdaten bestimmen und kennzeichnen muss. Ein fertiger Trainingsdatensatz, der bereits beschriftet ist, reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand f\u00fcr die Entwicklung eines Sentiment-Modells erheblich. Zwei solcher Sentiment-Datens\u00e4tze, die h\u00e4ufig zum Training verwendet werden, sind die Internet Movie Database (IMDB) und die Amazon-Rezensionsdatenbanken.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Primary_Training_Datasets_IMDB_and_Amazon_Review_Databases\"><\/span><strong>Prim\u00e4re Trainingsdatens\u00e4tze: IMDB- und Amazon-Rezensionsdatenbanken<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die IMDB- und Amazon-Rezensionsdatenbanken eignen sich nahezu ideal f\u00fcr das Training von Stimmungsmodellen (mehr zu ihren Einschr\u00e4nkungen siehe unten), da es sich um vorgefertigte Datens\u00e4tze mit leicht beschrifteten Stimmungen handelt. Die Polarit\u00e4t 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. \u00c4hnlich verh\u00e4lt 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.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Die IMDB-Datenbank wurde in einer Vielzahl von akademischen Studien, Tutorials und Open-Source-Codes verwendet. Der Standard-IMDB-Datensatz enth\u00e4lt 50.000 Bewertungen mit einer gleichm\u00e4\u00dfigen 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 leistungsf\u00e4higes Werkzeug f\u00fcr die Entwicklung der notwendigen F\u00e4higkeiten, um fortgeschrittenere Sentiment-Modelle zu entwickeln.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Der Amazon-Bewertungsdatensatz hat die Vorteile der Gr\u00f6\u00dfe und Komplexit\u00e4t. Amazon sammelt seit \u00fcber 20 Jahren Rezensionen und bietet einen Datensatz mit \u00fcber 130 Millionen beschrifteten Meinungen. Der Amazon-Datensatz bietet auch den zus\u00e4tzlichen Vorteil, dass er Bewertungen in mehreren Sprachen enth\u00e4lt. Der Amazon-Datensatz bietet au\u00dferdem gekennzeichnete \"gef\u00e4lschte\" oder voreingenommene Bewertungen. Aufgrund seiner Gr\u00f6\u00dfe und Komplexit\u00e4t erm\u00f6glicht der Amazon-Datensatz die Entwicklung anspruchsvollerer Stimmungsmodelle. Der Amazon-Datensatz bietet dar\u00fcber hinaus einen gr\u00f6\u00dferen Nutzen, da die Vorhersage der Produktleistung durch Stimmungsmodellierung eine wichtige Komponente f\u00fcr die moderne Produktfreigabe ist.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Limitations_in_Applicability_of_the_IMDB_and_Amazon_Sentiment_Analysis_Datasets\"><\/span><strong>Einschr\u00e4nkungen bei der Anwendbarkeit der IMDB- und Amazon-Sentiment-Analyse-Datens\u00e4tze<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>So viel Zeit und M\u00fche diese Datenbanken auch beim Training von Stimmungsmodellen sparen, sie sind nicht ohne Einschr\u00e4nkungen. Angesichts des quantitativen Charakters von Rezensionen f\u00fchrt die Anwendung der mit diesen Datenbanken trainierten Modelle auf qualitative Meinungen, wie z. B. Tweets, zu einem Verlust an Genauigkeit. Au\u00dferdem sind die Bewertungen in der IMBD-Datenbank stark von den Vorlieben der Betrachter abh\u00e4ngig, was die Ergebnisse verf\u00e4lschen kann. Auch in der Amazon-Datenbank sind voreingenommene oder \"gef\u00e4lschte\" Rezensionen keine Seltenheit. Eine weitere Komplikation bei jeder Stimmungsdatenbank ist die angeborene Unf\u00e4higkeit des Modells, Sarkasmus zu erkennen, der in Rezensionen h\u00e4ufig vorkommt.<\/p>\n<p>Au\u00dferdem sind die Schl\u00fcsselw\u00f6rter (Merkmale), die w\u00e4hrend des Trainingsprozesses gefunden werden, bei der Arbeit mit Rezensionen begrenzt. Rezensionen neigen oft dazu, sich zu wiederholen und enthalten nur eine begrenzte Anzahl von Schl\u00fcsselbegriffen. Au\u00dferdem enthalten Rezensionen einige Begriffe, die in regul\u00e4ren Meinungs\u00e4u\u00dferungen un\u00fcblich sind, wie z. B. \"schwacher Soundtrack\". Aufgrund der Einzigartigkeit einiger Schl\u00fcsselbegriffe und der mangelnden Vielfalt an Schl\u00fcsselbegriffen kann die Anwendung von Stimmungsmodellen, die auf diesen Datenbanken trainiert wurden, zu suboptimalen Ergebnissen f\u00fchren. Wenn ein Unternehmen beispielsweise ein Stimmungsmodell verwenden m\u00f6chte, um die Reaktion auf eine \u00c4nderung der Politik vorherzusagen, w\u00fcrde ein Modell, das auf einer Rezensionsdatenbank trainiert wurde, mit dieser Vorhersage Probleme haben, da die Reaktion keine quantitative Bewertung eines Produkts darstellt.<\/p>\n<p>Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass Sentiment-Modelle ein leistungsf\u00e4higes Werkzeug f\u00fcr moderne Unternehmen sind, und diese Modelle erfordern einen gro\u00dfen Sentiment-Analyse-Datensatz f\u00fcr das Training. Die IMDB- und Amazon-Bewertungsdatenbanken sind zwei g\u00e4ngige, leicht zug\u00e4ngliche Sentiment-Datenbanken, die f\u00fcr das Training von Sentiment-Modellen beliebt sind. Obwohl sie ein n\u00fctzliches Werkzeug f\u00fcr das Training von Stimmungsmodellen darstellen, haben diese Datens\u00e4tze auch ihre T\u00fccken, die ber\u00fccksichtigt werden m\u00fcssen.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Sind Sie daran interessiert, mehr \u00fcber den ML-Anwendungsfall von Skim AI zu erfahren? Lesen Sie dar\u00fcber <a href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/50000-websites-und-10000-stunden\/\">hier<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Jedes Stimmungsmodell ben\u00f6tigt Trainingsdaten, die als Stimmungsanalysedatensatz bezeichnet werden. 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