Många av de uppgifter som krävs för semantisk taggning av fraser och texter bygger på en lista med ord kommenterade med några semantiska funktioner. Vi presenterar en metod för att extrahera känslobärande adjektiv från WordNet med hjälp av Sentiment Tag Extraction Program (STEP). Vi gjorde 58 STEP körs på unika icke-intersecting frölistor dras från manuellt kommenterade lista över positiva och negativa adjektiv och utvärderade resultaten mot andra manuellt kommenterade listor. De 58 löpningarna kollapsade sedan till en enda uppsättning av 7, 813 unika ord. För varje ord beräknade vi en Net Overlap Score genom att subtrahera det totala antalet körningar tilldela detta ord en negativ känsla från den totala av de körningar som anser det positivt. Vi visar att Net Overlap Score kan användas som ett mått på orden graden av medlemskap i den suddiga kategorin av känslor: kärnan adjektiv, som hade den högsta Net Overlap poäng, identifierades mest exakt både av STEP och av mänskliga annoterare, medan orden i periferin av kategorin hade den lägsta poängen och var förknippade med låga hastigheter av inter-annotator överenskommelse.
Utdrag av luddiga känslor görs i REF, där författarna kan tilldela ett luddigt medlemskap i Positiv eller Negativ till en uppsättning ord med hjälp av Sentiment Tag Extraction Program (STEP).
Mining WordNet For A Fuzzy Sentiment: Sentiment Tag Extraction From WordNet Glosses
{'venue': 'Conference Of The European Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}