Vi presenterar ett lexikonbaserat tillvägagångssätt för att få ut känslor ur texten. Den semantiska orienteringsKALkulatorn (SO-CAL) använder ordordlistor som kommenteras med sin semantiska orientering (polaritet och styrka), och innehåller intensifiering och negation. SO-CAL tillämpas på polaritet klassificering uppgift, processen att tilldela en positiv eller negativ etikett till en text som fångar textens åsikt i förhållande till dess huvudämne. Vi visar att SO-CAL:s prestanda är konsekvent mellan olika domäner och på helt osedda data. Dessutom beskriver vi processen för att skapa lexikon, och vår användning av Mekaniska Turk för att kontrollera ordböcker för konsekvens och tillförlitlighet.
I sitt arbete med att hämta känslor ur texten, Taboada et al. REF utvecklade en semantisk orienteringskalkylator (SO-CAL) genom att använda ordböcker av ord associerade med deras känsla klass och poäng, och inkluderar negation och intensifiering.
Lexicon-Based Methods for Sentiment Analysis
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}