Textanalyse von Twitter-Tweets/Nachrichtenartikeln zur Erkennung von Informationen und Sentiment

[Ilyasbhm]

Unsere Idee ist es, Schlüsselinformationen (z.B. Fallzahlen) in Twitter-Tweets/Nachrichtenartikeln mittels Named Entity Recognition zu identifizieren sowie eine Sentiment-Analyse auf den Daten durchzuführen. Mit Hilfe dieser Modelle soll ein Nutzer anschließend über eine Webseite zum einen die erfassten Entitäten eines beispielhaften Textes sich ausgeben lassen können und Visualiserungen zum Thema Pandemien angezeigt bekommen.

Gruppenmitglieder:

• Maximilian Graf
• Valentin Härdrich
• Joshua Brenzinger
• Qusay Hamid
• Ilyas Böhm

[Ilyasbhm]

Zur besseren Zusammenarbeit und Strukturierung unseres Projekts haben wir in Github eine Organisation erstellt, welche unter: https://github.com/orgs/nlp-diseases/repositories zu finden ist. Diese enthält folgende Repositories:

• Data_Crawler: die zur Sammlung der Tweets & Nachrichtenartikel erforderlichen Skripte & gesammelten Daten
• NER: verwendeter Code zum Training des NER-Modells (+ Vorverarbeitungsschritte für Word Embeddings)
• Sentiment-Analyse: verwendeter Code zur Training des Sentiment-Modells (+ Vorverarbeitungsschritte)
• Frontend: verwendeter Code zur lokalen starten der Webseite

Projekt Update:

• Sentiment-Analyse voraussichtlich ausschließlich anhand Twitter Tweets