Implizite Sentiment-Analyse — Kontextabhängige Meinungsdetektion

Die implizite Sentiment-Analyse erkennt indirekte, kontextabhängige Stimmungen in Texten, in denen kein explizites Meinungs-Wort vorkommt – wie Ironie, Metaphern oder untertriebene Kritik. Im Gegensatz zur Standard-Sentiment-Analyse, die auf oberflächlichen Polaritätssignalen beruht, interpretiert diese Methode die Bedeutung aus dem umgebenden Kontext, pragmatischen Hinweisen und Weltwissen. Sie wird typischerweise mit großen Sprachmodellen oder feinabgestimmten Transformatoren behandelt, basierend auf der Arbeit von Tang et al. (2016) zur tiefen speicherbasierten Klassifizierung auf Aspektebene und Zhao et al. (2023) zur LLM-basierten Sentiment-Argumentation.