Sentiment Analysis mit Python: Ein Stimmungsbarometer für Texte
Ob ein Text positiv oder negativ ist, lässt sich analysieren – mit Sprachmodellen und Python . Unser Beispiel: die Reden von Bundestagsabgeordneten zu Migration. Das Ergebnis ist aufschlussreich.
In Zeiten von Big Data, maschinellem Lernen und Large Language Models (LLMs) hat auch die Sentimentanalyse jüngst große Fortschritte erzielt. Diese Form der Sprachanalyse, auch Opinion Mining genannt, ist ein Bereich innerhalb des Natural Language Processing (NLP). Mit Hilfe ihrer Techniken lassen sich Texte unterschiedlicher Art – etwa Tweets, Produktbewertungen, Zeitungsüberschriften, Finanzberichte oder politische Reden – auf deren Tonalität hin analysieren.
Im Open-Source-Bereich bietet Python zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für Entwicklerinnen und Entwickler, mittels Sentiment Analysis eigene aussagekräftige Informationen aus Texten zu extrahieren. Wir zeigen, wie.