Erkennung von Vertrauen in natürlicher Sprache den Online-Bewertungen Amazon: Extraktion ethischer Aussagen über Service Amazon aus einem Korpus Amazon-Kundenbewertungen

Das Ziel des Projekts ist es, das Internet zu einer vertrauenswürdigen Welt zu machen. Dieses Projekt ist ein erster Schritt zur Automatisierung des Prozesses der Vertrauensgewinnung. Das Projekt umfasst die Analyse, Extraktion und Aufbereitung von im Internet verfügbaren ethischen Daten. Das Projekt begann mit der Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen, wie beispielsweise Online-Bibliotheken oder Websites. Anschließend wurden die Daten bereinigt (Stoppwörter und Satzzeichen wurden entfernt), annotiert und ein Klassifikator erstellt. Das gesamte Projekt durchlief mehrere Iterationen, um eine zuverlässige Lösung zu erzielen. Im Rahmen dieses Projekts kamen verschiedene Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung zum Einsatz, darunter Argument Mining, Sentimentanalyse sowie Algorithmen des maschinellen Lernens wie Naive-Bayes- und Maxent-Modelle, die in der Abschlussarbeit ausführlich behandelt werden. Als Software kamen Python und dessen Toolkits für die Sprachverarbeitung zum Einsatz, darunter das Natural Language Toolkit (NLTK) und TextBlob. Der Beitrag dieses Projekts bestand darin, dass umfangreiche Daten gesammelt und annotiert wurden und zwei Klassifikatoren entwickelt wurden, die ethotische Äußerungen extrahieren und klassifizieren konnten.