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Unknown words are a challenge for any NLP task, including sentiment analysis. Here, we evaluate the extent to which sentiment polarity of complex words can be predicted based on their morphological make-up. We do this on German as it has very productive processes of derivation and compounding and many German hapax words, which are likely to bear sentiment, are morphologically complex. We present results of supervised classification experiments on new datasets with morphological parses and polarity annotations.
Der Beitrag betrachtet lexikalisch-semantische Relationen aus einer emergentistischen Perspektive vor dem Hintergrund eines korpusgeleiteten empirisch-linguistischen Ansatzes. Er skizziert, wie eine systematische Erfassung und Auswertung des Kookkurrenzverhaltens von Lexemen – die Analyse der Ahnlichkeit von Kookkurrenzprofilen mit Hilfe von selbstorganisierenden lexikalischen Merkmalskarten und ihre im Diskurs verankerte Interpretation – wichtige Einblicke in die Struktur verschiedenartiger Verwendungsaspekte dieser Lexeme einschlieslich ihrer semantischen Nahe ermoglichen. Die vorgestellte Methodik wird dabei –uber die explorativ-analytischen Zielsetzungen hinaus – als eine abduktive, auf Theoriebildung zielende Generalisierungsstrategie im postulierten Lexikon-Syntax-Kontinuum verstanden. Zum Schluss werden die Anwendungsmoglichkeiten einiger Komponenten dieser Methodik in der Lexikografie, Lexikologie und Didaktik diskutiert.