Studiengang Information Science (Master of Science) [PO 2019]

Fachmodule

Hinweis: Dieses Modul ist als 'veraltet' gekennzeichnet.

1 Modulname
Sentiment-Analyse (Sentiment Analysis)
1.1 Modulkürzel
211190
1.2 Art
Fachmodul (Wahlpflicht)
1.3 Lehrveranstaltung(en)
Sentiment-Analyse
1.4 Semester
1 - 2
1.5 Modulverantwortliche(r)
Prof. Dr. Melanie Siegel
1.6 Weitere Lehrende
–
1.7 Studiengangsniveau
Master
1.8 Lehrsprache
Deutsch
2 Inhalt
Moodle-Kurs: https://lernen.h-da.de/course/view.php?id=10537 In diesem Modul werden grundlegende Methoden der Sentiment-Analyse eingeführt. Die Studierenden werden mit Programmierübungen in Python systematisch an die Thematik herangeführt.
3 Ziele
Kenntnisse Die Studierenden kennen die grundlegenden Methoden der Sentiment-Analyse und können diese implementieren. Fähigkeiten Sie können Software für Sentiment-Analyse-Projekte programmieren und evaluieren. Sie können wissenschaftliche Literatur analysieren und die darin vorgeschlagenen Lösungswege in Teilen nachnutzen bzw. reimplementieren. Kompetenzen Die Studierenden sind in der Lage, eigenständig Sentiment-Analyse-Projekte durchzuführen. Sie sind in der Lage, Software für die Sentiment-Analyse zu analysieren und zu evaluieren.
4 Lehr- und Lernformen
Seminar
5 Arbeitsaufwand und Credit Points
5 CP (Modul gesamt); 150 Stunden: 60 Stunden Präsenzzeit, 90 Stunden Selbststudium
6 Prüfungsform, Prüfungsdauer und Prüfungsvoraussetzung
Studienarbeit nach §13(3) ABPO: Lösung von Programmieraufgaben und Projektbericht
7 Notwendige Kenntnisse
–
8 Empfohlene Kenntnisse
Grundlegende Programmierkenntnisse sind erforderlich. Modul Information Retrieval und Wissensextraktion
9 Dauer, zeitliche Gliederung und Häufigkeit des Angebots
1 Semester; Wintersemester; 4 SWS
10 Verwendbarkeit des Moduls
Masterstudiengang Information Science
11 Literatur
Siegel, Melanie und Alexa, Melpomeni (2020): Automatische Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen. Springer.

Stand: 07.06.2024, 13:50:37. Ältere Versionen im Archiv.