情感分析词典
我想知道是否有人知道我在哪里可以获得正面和负面单词的词典。我正在研究情绪分析，这是其中的关键部分。
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评论（9）
匹兹堡大学的情感词典可能就是您想要的。这是一个大约 8,000 个单词的词典，包含积极/中性/消极情绪。 本文对此进行了更详细的描述，并在通用公共许可证。
The Sentiment Lexicon, at the University of Pittsburgh might be what you are after. It's a lexicon of about 8,000 words with positive/neutral/negative sentiment. It's described in more detail in this paper and released under the GPL.
情感分析（意见挖掘）词典
来源：
Sentiment Analysis (Opinion Mining) lexicons
Sources:
来得有点晚了，我只是注意到字典对情感分析的贡献有限。
一些带有情感的句子不包含任何“情感”词——例如“读这本书”，这在书评中可能是积极的，而在电影评论中可能是消极的。
同样，情感词“不可预测”在惊悚片中可能是积极的，但在描述丰田的休息系统时可能是消极的。
还有更多...
Arriving a bit late I'll just note that dictionaries have a limited contribution for sentiment analysis.
Some sentiment bearing sentences do not contain any "sentiment" word - e.g. "read the book" which could be positive in a book review while negative in a movie review.
Similarly, the sentiment word "unpredictable" could be positive in the context of a thriller but negative when describing the breaks system of the Toyota.
and there are many more...
刘兵教授提供了约6800字的英语词典，您可以通过以下链接下载：
意见挖掘、情绪分析和意见垃圾邮件检测
Professor Bing Liu provide an English Lexicon of about 6800 word, you can download form this link:
Opinion Mining, Sentiment Analysis, and Opinion Spam Detection
2002 年的这篇论文 描述了一种仅使用两个单词作为种子集，自动从文本样本中派生出此类字典的算法。
This paper from 2002 describes an algorithm for deriving such a dictionary from text samples automatically, using only two words as a seed set.
AFINN 您可以在此处找到并动态创建它。就像每当未知的 +ve 单词出现时添加 +1 一样。就像香蕉是新的+ve单词，出现两次就会变成+2。
您抓取的文章和数据越多，您的词典就会变得越强大！
AFINN you can find here and also create it dynamically. Like whenever unknown +ve word comes add it with +1. Like banana is new +ve word and appearing twice then it will become +2.
As much articles and data you craws your dictionary would become stronger!
哈佛-IV 词典目录 http://www.wjh.harvard.edu/~inquirer /homecat.htm 至少有两套现成的正向/负向词典。
The Harvard-IV dictionary directory http://www.wjh.harvard.edu/~inquirer/homecat.htm has at least two sets of ready-to-use dictionaries for positive/negative orientation.
您可以使用维德情感词典，
它会给您句子的极性。
输出：
You can use vader sentiment lexicon
it will give you the polarity of sentence.
output:
Sentiwords 给出 155,000 个单词（及其极性，即 -1 和1 代表非常消极到非常积极）。 此处讨论了该词典
Sentiwords gives 155,000 words (and their polarity, that is, a score between -1 and 1 for very negative through to very positive). The lexicon is discussed here