DepecheMood：一个基于众包新闻标注的情感分析词典

虽然许多标注了词语极性的词典可用于情感分析，但很少有词典能解决更难的情感分析任务，且通常覆盖范围相当有限。在本文中，我们提出了一种全新的方法，以完全自动化的方式提取一个具有高覆盖率和高精度的词典，包含约 3.7 万个标注了情感分数的术语，称为 DepecheMood。我们的方法以原创方式利用了 rappler.com 新闻文章读者隐式提供的“众包”情感标注。我们的实验表明，即使在回归和分类任务的无监督设置中使用朴素方法，也能取得新的最先进性能，这显示了挖掘社交媒体数据以构建情感词典的有益影响。