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Projektvorschlag zu Strukturierter Emotionsanalysis aus Text (SEAT) von der DFG genehmigt

15. September 2017; Roman Klinger

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft hat das von Roman Klinger vorgeschlagene Projekt zu Strukturierter Emotionsanalyse aus Text bewilligt.

Emotionsanalyse in der maschinellen Verarbeitung von Sprache zielt auf die Assoziation von Text mit Emotionen ab. Diese Emotionen sind zum Beispiel Angst, Wut, Freude, Überraschung, Ekel oder Trauer. Dieser Ansatz geht über die automatische Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis) hinaus und liefert in der Anwendung auf soziale Medien, fiktionale Geschichten oder Nachrichten einen qualitativen Mehrwert.

Bestehende Forschung hat sich bisher weitestgehend auf die Verknüpfung von Textfragmenten mit Emotionsdefinitionen beschränkt, wie sie in der Psychologie bekannt sind. Die Entwicklung von Methoden, welche auch Phrasen erkennen, die den Fühlenden, das Emotionsthema (die Ursache einer Emotion) und Modifikationen (Verstärkungen, Abschwächungen) einer Emotion betrachten, sind weitestgehend unbekannt.

Hier setzt das neue Projekt an und füllt diese Forschungslücke.

Die Stellenausschreibung zu dem Projekt findet sich hier.