众包构建词汇 - 情感关联词典
计算与语言
2013-08-30 v1
摘要
尽管人们已相当关注词汇的极性（正面和负面）并创建了大型极性词典，但情感分析研究不得不依赖有限且小型的情感词典。在本文中，我们展示了如何利用众包的力量和智慧，快速且低成本地生成大型、高质量的情感词汇关联和极性词汇关联词典。我们列举了众包场景中情感标注的挑战，并提出了解决方案。最值得注意的是，除了关于与术语相关的情感的问题外，我们展示了如何包含一个词汇选择问题，以阻止恶意数据录入，帮助识别标注者可能不熟悉目标术语的情况（允许我们拒绝此类标注），并帮助获得词义级别（而非词汇级别）的标注。我们就如何构建情感标注问题进行了实验，结果表明，询问一个术语是否与某种情感相关联，比询问该术语是否唤起某种情感，能显著提高标注者间的一致性。
引用
@article{arxiv.1308.6297,
title = {Crowdsourcing a Word-Emotion Association Lexicon},
author = {Saif M. Mohammad and Peter D. Turney},
journal= {arXiv preprint arXiv:1308.6297},
year = {2013}
}