Dies ist die Webseite zu dem Seminar "Sentiment Analysis and Opinion Mining" an der Universität Bielefeld im Sommersemester 2013.
Das Seminar findet Montags um 16 Uhr c.t. in S0-107 statt.

Voraussetzung um die Veranstaltung zu bestehen ist:
  • Halten eines Vortrags
  • Schreiben einer Ausarbeitung
  • Aktive Teilnahme an dem Seminar (und damit Anwesenheit)
Templates:
  • LaTeX template for slides and the compiled PDF.
    • Download the .tex file into a folder and change to the folder.
    • Run pdflatex soam-template.tex once to compile the PDF.
    • Run it a second time to get references right.
  • Paper template:
    • Download the .tex file and the example .bib file.
    • Put them in the same folder
    • Call 
      • pdflatex example-soam-template.tex (to make a first PDF and data files bibtex can work on)
      • bibtex example-soam-template (to generate the bibliography)
      • pdflatex example-soam-template.tex (to include the bibliography into the PDF)
      • pdflatex example-soam-template.tex (to get references right)
    • An example PDF is this.

Wichtige Daten:

 Datum  Thema  Downloads
 8.4.2013 Erstes Treffen: Einführung
Die Teilnahme an dem Seminar ist in Ausnahmefällen noch möglich. Schreiben Sie mir bei Interesse bitte eine E-Mail.
 Folien 

 12.4.2013 Anmeldung für ein Thema per E-Mail  
 15.4.2013 Zuteilung der Themen per E-Mail (kein Treffen!)  
 22.4.2013 Vorbereitungsdiskussion, bei Bedarf, auch nach Terminvereinbarung möglich
 
 29.4.2013 S. Winter: Dictionary-based methods  Folien
 6.5.2013 H. ter Horst: Segmentation  Folien
 13.5.2013 J. Jaskolksi: Classification  Folien ; Ausarbeitung
 20.5.2013 M. Otto: Topic Modelling
(CANCELED. NO MEETING)
 
 27.5.2013 S. Terhorst: Irony  Folien
 3.6.2013 M. Goerlich: Application  Folien


Bisherige Themenzuteilung:
Hauptthema Empfohlene Zusatzliteratur oder Vergleichsliteratur (dazu sollte die Literatur, die in der jeweiligen Arbeit zitiert wird ebenfalls angeschaut werden, diese Liste ist also nicht vollständig!) Vortragende(r)
Irony Detection:
P. Carvalho et al. (2009). "Clues for detecting irony in user-generated contents: oh...!! it's "so easy" ;-)"
A. Utsumi (1996). "A unified theory of irony and its computational formalization''. In: COLING
A. Reyes et al. (2012). "From humor recognition to irony detection: The figurative language of social media''. In: Data Knowl. Eng. 74
O. Tsur et al. (2010). "ICWSM – A Great Catchy Name: Semi-Supervised Recognition of Sarcastic Sentences in Online Product Reviews''. In: Proc. AAAI
S. Terhorst
Dictionary-based:
P. D. Turney (2002). "Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews''. In: ACL
J. Wiebe (2000). "Learning Subjective Adjectives from Corpora''. In: National Conference on Artificial Intelligence/Innovative Applications of Artificial Intelligence
A. L. Maas et al. (2011). "Learning word vectors for sentiment analysis''. In: ACL-HLT

S. Winter
Segmentation:
R. Johansson et al. (2011). "Extracting opinion expressions and their polarities: exploration of pipelines and joint models''. In: ACL-HLT
P. D. Turney (2002). "Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews''. In: ACL
B. Yang et al. (2012). "Extracting opinion expressions with semi-Markov conditional random fields''. In: EMNLP-CoNLL
H. ter Horst
Classification:
O. Täckström et al. (2011). "Semi-supervised latent variable models for sentence-level sentiment analysis''. In: ACL-HLT
Shi, H.-X. and Li, X.-J. (2011). "A Sentiment Analysis Model for hotel reviews based on supervised learning''. In: Proceedings of the International Conference on Machine Learning and Cybernetics. J. Jaskolski
Applications:
T. T. Vu et al. (2012). "An Experiment in Integrating Sentiment Features for Tech Stock Prediction in Twitter''. In: Workshop on Information Extraction and Entity Analytics on Social Media Data, COLING
M. Marchetti-Bowick et al. (2012). "Learning for Microblogs with Distant Supervision: Political Forecasting with Twitter''. In: EACL. M. Goerlich
Topic Modelling:
S. Brody et al. (2010). "An Unsupervised Aspect-Sentiment Model for Online Reviews''. In: NAACL
Titov et al. (2008). "A Joint Model of Text and Aspect Ratings for Sentiment Summarization''. In: ACL
J. Roesler (2011). "Evaluating topic modeling as preprocessing for sentiment analysis task." Tech. rep. Dept. of Computer Science, UT Austin
M. Otto