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Computational linguistics approaches to historical emotion analysis
evaluating word embeddings, induction algorithms, and lexicon choice
Jona Marie Hassenbach
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Philologisch-Kulturwissenschaftliche Fakultät
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Digital Humanities
Betreuer*in
Andreas Baumann
DOI
10.25365/thesis.79354
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-26290.63914.209236-4
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die vorliegende Masterarbeit untersucht Erweiterungsmöglichkeiten des von Hellrich et al. (2019) vorgelegten Modells zur historischen Emotionsanalyse. Zu diesem Zweck wird das aus der Kombination von historischem Word Embedding, VAD Lexikon und Induktionsalgorithmus bestehende Modell um drei Word Embeddings (PPMI, CBOW, FastText), einen Induktionsalgorithmus (lineare Regression) und ein VAD Lexikon (NRC-VAD) erweitert. Zudem wird der Einfluss von Lexikongröße untersucht. Modellleistung kann erfolgreich gesteigert werden: das beste Modell kombiniert SGNS Embedding, lineare Regression als Induktionsalgorithmus und die größte Version des im ursprünglichen Modell verwendeten Warriner VAD Lexikons. Die resultierenden Daten zeigen allerdings, dass stärkerer zeitgenössischer Einfluss sich positiv auf die historische Emotionsanalyse auswirkt. Mögliche Ursachen für dieses widersprüchliche Ergebnis werden untersucht.
Abstract
(Englisch)
This master’s thesis investigates potential extensions of the model for historical emotion analysis proposed by Hellrich et al. (2019). For this purpose, the model – based on the combination of historical word embedding, a VAD lexicon, and an induction algorithm – is extended by three word embeddings (PPMI, CBOW, FastText), an induction algorithm (linear regression), and a VAD lexicon (NRC-VAD). In addition, the influence of lexicon size is examined. Model performance can be successfully improved: the best model combines SGNS embedding, linear regression as induction algorithm, and the largest version of the Warriner VAD lexicon used in the original model. However, the results indicate that a stronger contemporary influence has a positive effect on historical emotion analysis. Possible causes for this contradictory outcome are discussed.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Historische Emotionsanalyse Computerlinguistik Modellvergleich Word Embeddings VAD
Schlagwörter
(Englisch)
Historical Emotion Analysis Computational Linguistics Model Comparison Word Embeddings VAD
Autor*innen
Jona Marie Hassenbach
Haupttitel (Englisch)
Computational linguistics approaches to historical emotion analysis
Hauptuntertitel (Englisch)
evaluating word embeddings, induction algorithms, and lexicon choice
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
61 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Andreas Baumann
AC Nummer
AC17647959
Utheses ID
77392
Studienkennzahl
UA | 066 | 647 | |