Ett ords känsla beror på det område inom vilket det används. Computational samhällsvetenskap forskning kräver alltså känslor lexikon som är specifika för de domäner som studeras. Vi kombinerar domänspecifika ordinbäddningar med en etikettförökningsram för att framkalla exakta domänspecifika känslolexikon med hjälp av små uppsättningar av fröord. Vi visar att vårt tillvägagångssätt uppnår toppmoderna resultat när det gäller att framkalla känslolexikon från domänspecifika korpora och att vårt rent corpusbaserade tillvägagångssätt överträffar metoder som är beroende av handkurerade resurser (t.ex. WordNet). Med hjälp av vårt ramverk framkallar och släpper vi historiska känslolexikon i 150 år av engelska och samhällsspecifika känslolexikon för 250 online-gemenskaper från sociala mediers forum Reddit. De historiska lexikon vi framkallar visar att mer än 5% av känslobärande (icke neutrala) engelska ord helt bytte polaritet under de senaste 150 åren, och de samhällsspecifika lexikonen belyser hur känslor varierar drastiskt mellan olika samhällen.
REF lär sig domänspecifika ordinbäddningar och härleda ordlistor som är specifika för domäner, inklusive finansdomänen.
Inducing Domain-Specific Sentiment Lexicons from Unlabeled Corpora
{'venue': 'Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'journal': 'Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}