Även om stor uppmärksamhet har ägnats åt ords polaritet (positiv och negativ) och skapandet av stora polaritetslexikon, har forskning i känsloanalys varit tvungen att förlita sig på begränsade och små känslolexikon. I denna uppsats visar vi hur den kombinerade styrkan och visdomen hos folkmassorna kan användas för att generera en stor, hög kvalitet, ord-emotion och ord-polaritet association lexikon snabbt och billigt. Vi räknar upp utmaningarna i känsloanmärkning i ett crowdsourcing scenario och föreslår lösningar för att ta itu med dem. Framför allt, förutom frågor om känslor i samband med termer, visar vi hur införandet av en ordvalsfråga kan avskräcka skadlig data inträde, hjälpa till att identifiera fall där annoteraren kanske inte är bekant med måltermen (tillåt oss att avvisa sådana annoteringar), och hjälpa till att få kommentarer på känsla nivå (i stället för på ordnivå). Vi utförde experiment på hur man formulerar frågor om känsloanmärkning, och visar att fråga om en term är associerad med en känsla leder till markant högre inter-annotator överenskommelse än vad som uppnås genom att fråga om en term väcker en känsla.
Ett exempel på detta är den arabiska översatta versionen av NRC ordet känslor association lexicon (EmoLex) REF.
Crowdsourcing a Word-Emotion Association Lexicon
{'venue': 'Computational Intelligence, 29 (3), 436-465, Wiley Blackwell Publishing Ltd, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}