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)
  • 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.

 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
 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
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
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
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
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