Även om stor uppmärksamhet har ägnats åt semantisk orientering av ord och skapandet av stora polaritetslexikon, har forskning i känsloanalys varit tvungen att förlita sig på begränsade och små känslolexikon. I den här artikeln visar vi hur vi skapar ett högkvalitativt, måttligt stort känslolexikon med hjälp av Mechanical Turk. Förutom frågor om känslor som framkallas av termer, visar vi hur införandet av ett ordval fråga kan avskräcka skadlig data inträde, hjälpa till att identifiera fall där annotatorn kanske inte är bekant med måltermen (tillåt oss att avvisa sådana annoteringar), och hjälpa till att få annoteringar på sens nivå (snarare än på ordnivå). Vi gör en omfattande analys av kommentarerna för att bättre förstå fördelningen av känslor som framkallas av termer av olika delar av tal. Vi identifierar vilka känslor som tenderar att väckas samtidigt med samma term och visar att vissa känslor verkligen går hand i hand.
Ett mycket intressant arbete av REF använder Mekanisk Turk för att bygga lexikon av känslor som framkallas av ord.
Emotions Evoked by Common Words and Phrases: Using Mechanical Turk to Create an Emotion Lexicon
{'venue': 'Proceedings of the NAACL HLT 2010 Workshop on Computational Approaches to Analysis and Generation of Emotion in Text', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}