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|Beschreibung DE=Ziel ist die Analyse des Koalitionsvertrags [1] mittels Natural Language Processing-Methoden. Hier können Methoden angewendet oder neu entwickelt werden, die die überraschendsten Aussagen im Text identifiziert (text classification for suprise detec-tion, vgl. [2]). Darüber hinaus kann das Ziel der Arbeit ein Vergleich sein, welche Themen und Aussagen, die vor der Bundestagswahl in Nachrichtentexten vorkamen, es in den Koalitionsvertrag geschafft haben und welche nicht. Die Punkte, die es in den Koalitionsvertrag geschafft haben, gilt es genauer zu beleuchten. Z.B. können die Quellen der Nachrichtentexte offengelegt werden, die am meisten die Aussagen im Koalitionsvertrag im Vorfeld abgedeckt haben. Auch Änderungen zwischen Aus-sagen der Parteien vor der Wahl und im Koalitionsvertrag können betrachtet werden.
 
|Beschreibung DE=Ziel ist die Analyse des Koalitionsvertrags [1] mittels Natural Language Processing-Methoden. Hier können Methoden angewendet oder neu entwickelt werden, die die überraschendsten Aussagen im Text identifiziert (text classification for suprise detec-tion, vgl. [2]). Darüber hinaus kann das Ziel der Arbeit ein Vergleich sein, welche Themen und Aussagen, die vor der Bundestagswahl in Nachrichtentexten vorkamen, es in den Koalitionsvertrag geschafft haben und welche nicht. Die Punkte, die es in den Koalitionsvertrag geschafft haben, gilt es genauer zu beleuchten. Z.B. können die Quellen der Nachrichtentexte offengelegt werden, die am meisten die Aussagen im Koalitionsvertrag im Vorfeld abgedeckt haben. Auch Änderungen zwischen Aus-sagen der Parteien vor der Wahl und im Koalitionsvertrag können betrachtet werden.
  
Es wird angenommen, dass der Studierende die Arbeit zusammen mit dem Betreuer später als wissenschaftliche Publikation einreicht. Die Daten (u.a. Nachrichtentexte vor der Bundestagswahl) liegen bereits vor. Kern der Arbeit ist die Prozessierung der Datten (z.B. mit Python) und die Anwendung und Evaluation einiger Methoden für den automatischen Vergleich von Sätzen (z.B. SentenceBERT, ABCNN [3], BM25).
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Es wird angenommen, dass der Studierende die Arbeit zusammen mit dem Betreuer später als wissenschaftliche Publikation einreicht. Die Daten (u.a. Nachrichtentexte vor der Bundestagswahl) liegen bereits vor. Kern der Arbeit ist die Prozessierung der Daten (z.B. mit Python) und die Anwendung und Evaluation einiger Methoden für den automatischen Vergleich von Sätzen (z.B. SentenceBERT, ABCNN [3], BM25).
  
  

Version vom 18. Januar 2022, 11:47 Uhr



Alles nur Show? Ein automatischer Vergleich von Nachrichten vor der Bundestagswahl mit dem Koalitionsvertrag mittels Natural Language Processing




Informationen zur Arbeit

Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master
Betreuer: Michael Färber
Forschungsgruppe: Web Science

Archivierungsnummer: 4837
Abschlussarbeitsstatus: Offen
Beginn: 18. Januar 2022
Abgabe: unbekannt

Weitere Informationen

Ziel ist die Analyse des Koalitionsvertrags [1] mittels Natural Language Processing-Methoden. Hier können Methoden angewendet oder neu entwickelt werden, die die überraschendsten Aussagen im Text identifiziert (text classification for suprise detec-tion, vgl. [2]). Darüber hinaus kann das Ziel der Arbeit ein Vergleich sein, welche Themen und Aussagen, die vor der Bundestagswahl in Nachrichtentexten vorkamen, es in den Koalitionsvertrag geschafft haben und welche nicht. Die Punkte, die es in den Koalitionsvertrag geschafft haben, gilt es genauer zu beleuchten. Z.B. können die Quellen der Nachrichtentexte offengelegt werden, die am meisten die Aussagen im Koalitionsvertrag im Vorfeld abgedeckt haben. Auch Änderungen zwischen Aus-sagen der Parteien vor der Wahl und im Koalitionsvertrag können betrachtet werden.

Es wird angenommen, dass der Studierende die Arbeit zusammen mit dem Betreuer später als wissenschaftliche Publikation einreicht. Die Daten (u.a. Nachrichtentexte vor der Bundestagswahl) liegen bereits vor. Kern der Arbeit ist die Prozessierung der Daten (z.B. mit Python) und die Anwendung und Evaluation einiger Methoden für den automatischen Vergleich von Sätzen (z.B. SentenceBERT, ABCNN [3], BM25).


Was sollten Sie mitbringen?

Interesse an Text Mining, selbstständige Arbeitsweise, mind. Grundkenntnisse in der Programmierung (z.B. Python oder R).


[1] https://www.wiwo.de/downloads/27830022/8/koalitionsvertrag-2021-2025.pdf

[2] https://blog.fefe.de/?ts=9f60b12e

[3] https://aclanthology.org/Q16-1019.pdf


Ausschreibung: Download (pdf)