För den affektiva textuppgiften vid SemEval-2007 utvärderar universitetet Paris 7:s system först känslor och tapperhet på alla ord i en nyhetsrubrik (med hjälp av berikade versioner av SentiWordNet och en delmängd av WordNetAffect). Vi använder en tolk för att hitta huvudordet, med tanke på att det har stor betydelse. Vi upptäcker också kontraster (mellan positiva och negativa ord) som skiftar valence. Vårt kunskapsbaserade system uppnår hög noggrannhet i fråga om känslor och valence annotation. Dessa resultat visar att arbete med språkliga tekniker och ett brett lexikon är en genomförbar strategi för känsloanalys av rubriker.
En affektiv textuppgift om nyhetsrubriker på SemEval 2007 för identifiering av känslor och valencenivå har beskrivits i REF.
UPAR7: A knowledge-based system for headline sentiment tagging
{'venue': 'Fourth International Workshop on Semantic Evaluations (SemEval-2007)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}