Rahmenbasierte Erkennung von Meinungsinhabern und Themen: Ein Modell und ein Tool

Abstract-Sentilo ist ein Modell und ein Tool zur Erkennung von Inhabern und Themen von Meinungssätzen. Sentilo implementiert einen Ansatz, der auf der neo-davidsonianischen Annahme basiert, dass Ereignisse und Situationen die primären Entitäten zur Kontextualisierung von Meinungen sind, was es ihm ermöglicht, Inhaber, Hauptthemen und Unterthemen einer Meinung zu unterscheiden. Es verwendet einen heuristischen Graph-Mining-Ansatz, der auf FRED basiert, einem Maschinenleser für das Semantische Web, der Komponenten der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und Wissensdarstellung (KR) gemeinsam mit kognitiv inspirierten Rahmen nutzt. Die Auswertungsergebnisse sind ausgezeichnet für die Erkennung von Inhabern (F1: 95%), sehr gut für die Erkennung von Unterthemen (F1: 78%) und gut für die Erkennung von Themen (F1: 68%).