The Role of Knowledge-based Features in Polarity Classification at Sentence Level

Though polarity classification has been extensively explored at document level, there has been little work investigating feature design at sentence level. Due to the small number of words within a sentence, polarity classification at sentence level differs substantially from document-level classification in that resulting bag-of-words feature vectors tend to be very sparse resulting in a lower classification accuracy. In this paper, we show that performance can be improved by adding features specifically designed for sentence-level polarity classification. We consider both explicit polarity information and various linguistic features. A great proportion of the improvement that can be obtained by using polarity information can also be achieved by using a set of simple domain-independent linguistic features

CognIEffect: Identifikation kognitiver Effekte in Online-Bewertungen von Arztpraxen

Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist die automatische Identifikation kognitiver Effekte in Patientenbewertungen von Arztpraxen. Kognitive Effekte stellen sozialpsychologische Phänomene, Denkfehler dar, die den Bewertenden bei der Meinungsbildung unbewusst unterlaufen. Von diesen Denkfehlern gibt es unterschiedliche Arten, was einer Adoption ihrer allgemeinen Definitionen für die gewählte Domäne bedarf, die so noch nie durchgeführt wurde und in dieser Arbeit stattfindet. In der vorliegenden Arbeit wird versucht, ausgewählte Effekte zu identifizieren und durch Vergabe entsprechender Scores zu klassifizieren. Die Identifikation erfolgt anhand aufgestellter Kriterien. Eines davon ist die Erkennung linguistischer Muster, die Meinungen beinhalten. Um die Muster automatisch zu erfassen, werden Erkenntnisse zweier computerlinguistischer Disziplinen - Informationsextraktion und Stimmungsanalyse - herangezogen. Als Methode wird ein regel- und musterbasiertes Verfahren gewählt, was mit effizienten lokalen Grammatiken umgesetzt wird. In Kombination mit anderen für den jeweiligen Effekt typischen Kriterien - wobei bei verschiedenen Effekten auch gleiche Kriterien vorkommen können - werden Effekte identifiziert und klassifiziert. Interessant sind die erzielten Ergebnisse, die u. a. die Aussagen zum Grad des Auftretens von Effekten innerhalb der Bewertungen darstellen. Es ist nicht neu, sozialpsychologische Phänomene zu identifizieren, zumal eine Reihe von Phänomenen bereits identifiziert wurde: Ironie, Bias, Spam, Inkonsistenzen etc. Neu ist das gewählte Phänomen selbst und dessen automatisches Erkennen in Bewertungstexten zu Arztpraxen. Neu ist außerdem die Erkenntnis, dass mehrere verschiedene Effekte innerhalb einer Bewertung auftreten können und differenziert werden müssen. Die Auswahl und die Zusammensetzung der Methoden zum Zweck der Bewältigung von aufgestellten Forschungsfragen sind dementsprechend innovativ, wobei die allgemeineren und umfassenderen Aussagen getroffen werden können, als dies im Fall der Auseinandersetzung lediglich mit einem Effekt wäre. Schließlich kann man Effekte als wertvolle Ausreißer betrachten, was den Anlass zur weiteren Auseinandersetzung mit diesem Phänomen im Rahmen der interdisziplinären Projekte bietet