Idag finns det stora mängder användar-skapat data i form av texter från spelomdömen till åsikter i mikro-bloggar som Twitter. Att analysera detta data kan vara utav värde för både företag och akademisk forskning men är väldigt omfattande. Med hjälp av attitydanalysen kan detta utföras automatiskt och spara resurser, men vilka algoritmer presterar bäst? Med hjälp av en förstudie och ett par kvantitativa tester kunde dem mest populära tillvägagångsätten inom attitydanalysen genom att analysera spelomdömen från plattformen Steam. I testning har det visat sig att maskininlärningsalgoritmer både presterar bättre och är enklare att komma igång i jämförelse med lexikonbaserade algoritmer som knappast uppnår tröskelvärdet för pålitlighet vid klassifikation av omdömen som positiva eller negativa. Men det är fortfarande viktigt anpassa attitydanalysen för just det specifika problemet eftersom båda dessa har sina brister eftersom båda dessa tillvägagångsätt hade en dålig prestation i förhållande till sarkastiska omdömen. / Today there exist a huge amount of user created content in the shape of text from game reviews to opinions in microblogs like Twitter. To analyze this data could be of value for both companies and data scientists but remains to be very daunting. With the help of sentiment analysis this could be achieved automatically and save resources, but the question remains which algorithms have the best performance? With the help of a study and a couple of tests the most popular approaches in sentiment analysis could be compared by analyzing game reviews from the platform Steam. Through testing it has showed that machine learning based algorithms have the best performance and are easier to start with in comparison to lexicon-based approaches, which barely even reach the threshold for reliability in classifying reviews to be positive or negative. But it’s still important to plan and consider which algorithm one chooses for sentiment analysis as both approaches have their flaws and had a weak performance regarding sarcastic reviews.

Hier finden Sie alle Beiträge zum Templerlexikon mit dem Anfangsbuchstaben “L”.

Hier finden Sie alle Beiträge zum Templerlexikon mit dem Anfangsbuchstaben “A”.

Hier finden Sie alle Beiträge zum Templerlexikon mit dem Anfangsbuchstaben “B”.

Hier finden Sie alle Beiträge zum Templerlexikon mit dem Anfangsbuchstaben “C”.

Jöcher hat überlebt – aber um welchen Preis? Von dem Mann, der 1758 starb, erinnern wir heute in der Hauptsache das Allgemeine Gelehrten-Lexikon, welches 1750/51 in vier Bänden in Leipzig erschien. Achtzehn Jahre lang hatte Christian Gottlieb Jöcher dieses Projekt vorbereitet, und in der Einleitung bekennt er erleichtert und frustriert zugleich, dass er eine ähnliche Anstren gung nicht wieder wagen wolle. Das Gelehrten-Lexikon enthält Informationen über bereits verstorbene Wissenschaftler und Schriftsteller, also nicht über noch lebende Zeitgenossen, und schon gar nicht über Jöcher selbst. Sein Denkmal, das heute an ihn erinnert, ist nicht irgendein Text, es sind die über 60.000 Artikel, die er anderen zum Denkmal gesetzt hat.

Der Beitrag vergleicht die klassische Lexikonproduktion mit den Funktionen und Eigenschaften der Online-Enzyklopädie Wikipedia. Dabei erläutert er zunächst die historische Dimension des enzyklopädischen Prinzips. Daran anschließend beschreibt er den Aufbau und die Arbeitsprozesse einer Lexikonredaktion, wobei besonders auf die Selektionslogik und die Kriterien der Lexikonwürdigkeit eingegangen wird. Neben Fragen der Informationsqualität werden diese Punkte in einem weiteren Schritt auch bei der Erläuterung der Arbeitsweise und Struktur der Wikipedia angesprochen. Abschließend skizziert der Beitrag an einem Beispiel die Prozesse und Dynamiken der zeitlich nur geringfügig versetzten Artikelproduktion im Anschluss eines aktuellen Ereignisses. / The paper compares the classical production of printed encyclopedias with the functions and features of their online counterpart Wikipedia. Therefore, it firstly goes into the historic dimension of the encyclopedic principle. On that basis, organisation and work processes of an editorial department are described. In doing so, it secondly highlights the logic of selection and the criteria of ‘encyclopedianess’. In a third step these focal points and the questions of information quality will be addressed while discussing the structure and processes of Wikipedia. Finally, the paper exemplarily outlines the dynamics of the almost simultaneous production of an article following a current event.

Syftet med denna undersökning är att studera hur språket i Skatteverkets broschyr Dags att deklarera har förändrats mellan 1974 och 2014. För att få en bild av förändringen över tid har nio broschyrer, utgivna med fem års mellanrum, undersökts. Svensk språkvård har under lång tid arbetat för ett enklare svenskt myndighetsspråk och denna uppsats ämnar studera om myndighetsspråket har påverkats av detta och förändrats under denna tid. Hypotesen är att språket har förändrats och att det blivit enklare. Undersökningen genomförs i två led: en del som fokuserar på broschyrernas språk och en del som fokuserar på broschyrernas tilltal. Den språkliga undersökningen studerar materialets lexikon, syntax och lix-värden samt hur förändringen i dessa olika språkliga aspekter korrelerar. Resultaten från undersökningen visar att språket har förändrats under den undersökta tidsperioden, men att inga stora skillnader syns mellan 1974 och 2014. Större skillnader uppvisas inom tidsperioden än mellan undersökningens start- och slutår. En möjlig förklaring till detta är att myndighetstexternas ytspråk var i språkvårdens fokus redan på 70-talet. I tilltalsundersökningen har tilltal kategoriseras som antingen direkta tilltal eller omtal. Resultatet visar att tilltalen förändrats mellan 1974 och 2014. Fler omtal användes 1974 och fler direkta tilltal användes 2014. Arbetet med myndighetstexters mottagaranpassning började senare än arbetet med ytspråk, vilket alltså syns i de undersökta broschyrerna.

Das Lexikon umfasst 500 Artikel von 78 Autoren sowie 327 Illustrationen, davon 222 in Farbe.

in English This dissertation studies su xal derivation of adjectives from nouns in French. It is based on a lexicon of about 15, 000 adjectives, 40% of which may be considered deno- minal. I rst present the data under investigation. I describe the Dénom database, which was derived from large scale lexica. In order to assess the position of denominal adjectives in the more general adjectival system, I present a classi cation of French adjectives on the basis of their morphological properties. In the process, I spot cases where the fringes of the class of denominals are unclear, and question the distributional and semantic co- hesion of the class. I nally review di erent types of formal or semantic mismatches between the adjective and its base noun. In a second step, I present a study of the formal and semantic properties of a subset of denominal adjectives where the morphological relation between base and derivative is regular. This subset is selected on the basis of the type frequency of formal patterns of alternation between base and derivative. I describe the phonological and morpholo- gical properties of base nouns, with the aim of uncovering factors that play a role in the formation of adjectives. This leads to the observation of morphological niches, that is, cases where the presence of a...