Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)
NLP-Technik zur Sentiment-Extraktion pro spezifischem Aspekt.
Definition
Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) ist eine fortgeschrittene NLP-Technik, die nicht nur die Gesamt-Stimmung eines Textes analysiert, sondern Sentiment pro spezifischem Aspekt extrahiert. Beispiel: "Die Kamera ist fantastisch, aber die Akkulaufzeit ist enttäuschend" → Kamera: positiv (+0.9), Akku: negativ (-0.7).
Warum das wichtig ist
Standard-Sentiment-Analysis (positiv/negativ/neutral) ist für E-Commerce und Produkt-Entwicklung zu grob. ABSA ermöglicht es, präzise zu identifizieren, welche Produkt-Features geliebt, welche kritisiert werden – und wo Konkurrenz-Produkte Schwächen haben.
Vidasus-Kontext
Praxis-Beispiel
Ein Elektronik-Hersteller analysierte Konkurrenz-Rezensionen mit ABSA: Konkurrent A hat starke Hardware, aber schwache Software. Viele negative Reviews erwähnen "komplizierte Einrichtung". Eine neue Produktlinie mit vereinfachtem Setup wurde erfolgreich am Markt positioniert.
Technische Details
Wir nutzen BERT-basierte Modelle (z.B. AbSA-BERT, DeBERTa) mit Custom Fine-Tuning auf produktspezifische Vokabulare. Standard-Tools wie AWS Comprehend sind für ABSA zu generisch.