利用 PMI 和 SOC-PMI 等語言統計分析算法，從現有文章中標記一些seed words，通過半監督式學習找出段落中隱含的其他情緒詞匯，從而建立起完整的情緒字典。
情緒字典的覆蓋範圍包括 名詞 、 動詞 和 形容詞 等部分，每個詞都會有一個正向分數（positive）和一個負向分數（negative）。兩個分數的高低可以判斷這個詞的情緒分布狀況。
Python2JDKjieba
- 將預設的Seed Word（也就是自行標記的幾個情緒面向詞匯）放入
SentimentLexicon/data/input/Seedwords.txt中。
- 將需要提取情緒詞匯的訓練文章放入
SentimentLexicon/data/input/Corpus.txt中。
- 運行
SL.jar文件即可開始訓練過程：
java -jar 'SL.jar'
- 得到的結果會儲存在
SentimentLexicon/data/Propagation/FinalMatrix.csv文件中。
可以看出在比較詞的正負向上能夠取得比較可觀的結果。