Sentimentanalys bygger ofta på en semantisk orienteringslexikon av positiva och negativa ord. Ett antal tillvägagångssätt har föreslagits för att skapa sådana lexikon, men de tenderar att vara beräknings dyrt, och vanligtvis förlitar sig på betydande manuell annotering och stora corpora. De flesta av dessa metoder använder WordNet. Däremot föreslår vi ett enkelt tillvägagångssätt för att skapa en semantisk orienteringslexikon som innehåller både enskilda ord och flerordsuttryck och endast använder en Roget-liknande tesaurus och en handfull fästen. Dessutom har lexikonet egenskaper som stöder Polyanna Hypotesen. Med General Inquirer som guldstandard, visar vi att vår lexikon har 14 procentenheter mer korrekta poster än den ledande WordNet-baserade hög täckning lexikon (SentiWordNet). I en extrinsisk utvärdering får vi betydligt högre prestanda när det gäller att bestämma fraspolaritet med hjälp av vår tesaurusbaserade lexikon än med någon annan. Dessutom utforskar vi användningen av visualiseringstekniker för att få insikt i vår algoritm utöver de utvärderingar som nämns ovan.
Mohammad m.fl. REF skapade en bred lexikon med hjälp av en uppsättning fastsättningsmönster och en Roget-liknande tesaurus.
Generating High-Coverage Semantic Orientation Lexicons From Overtly Marked Words and a Thesaurus
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}