Sentiment-Analyse für deutsche Texte

So arbeitet die Lexikon-Analyse

Diese Sentiment-Analyse bewertet die Stimmung deutscher Texte: positiv, neutral oder negativ. Sie eignet sich, um Kundenbewertungen auswerten, Freitexte aus Umfragen sortieren oder die Tonalität eines Antwortentwurfs prüfen zu können. Anders als ein Sprachmodell arbeitet sie vollständig nachvollziehbar: Für jedes Wort sehen Sie, wie es gewertet wurde und warum.

Grundlage ist ein eigenes Lexikon mit rund 300 positiven und negativen Wörtern und Werten von −3 bis +3, etwa „hervorragend“ +3, „freundlich“ +2, „langsam“ −1, „katastrophal“ −3. Gebeugte Formen („freundliche“, „schnellen“) und Zusammensetzungen wie „Lieferproblem“ werden erkannt. Eine Verneinung wie „nicht“, „kein“ oder „nie“ in den drei Wörtern davor kehrt den Wert um und schwächt ihn ab (Faktor −0,75); auch ein nachgestelltes „nicht“ am Satzende („gefällt mir nicht“) wird berücksichtigt. Verstärker wie „sehr“ oder „extrem“ erhöhen den Wert, „etwas“ und „eher“ senken ihn, „kaum“ und „wenig“ drehen ihn halb um. Nach „aber“, „jedoch“ oder „allerdings“ zählt der Satzteil stärker als davor. Die Summe wird auf eine Skala von −1 bis +1 gebracht; ab +0,05 gilt ein Text als positiv, ab −0,05 als negativ. Mit dem Schalter für Zeilen werten Sie viele kurze Rückmeldungen auf einmal aus und sehen die Verteilung der Stimmungsanalyse.

Grenzen: Ironie („Na toll, schon wieder kaputt“), Fachsprache, Vergleiche und Stimmung ohne Wertungswörter erkennt ein Lexikonverfahren nicht. Welche Begriffe als positive und negative Wörter zählen, ist bewusst allgemein gehalten; ergänzen Sie branchentypische Begriffe im Feld „Eigene Wörter“. Für belastbare Aussagen über viele Texte prüfen Sie eine Stichprobe von Hand. Typische KI-Formulierungen, die Texte unnatürlich wirken lassen, findet das Werkzeug KI-Floskeln finden.