Positive and Negative Arabic Seeds
Version 0.1
30 September 2015
Copyright (C) 2015 National Research Council Canada (NRC)
Contact: Mohammad Salameh (msalameh@ualberta.ca)
	 Saif M. Mohammad (saif.mohammad@nrc-cnrc.gc.ca)		 
	 Svetlana Kiritchenko (Svetlana.Kiritchenko@nrc-cnrc.gc.ca)

Terms of use:
1. This dataset can be used freely for research purposes. 
2. The papers listed below provide details of the creation and use of 
   the dataset. If you use a dataset, then please cite the associated 
   papers.
3. If you use the dataset in a product or application, then please 
   credit the authors and NRC appropriately. Also, if you send us an 
   email, we will be thrilled to know about how you have used the 
   dataset.
4. National Research Council Canada (NRC) disclaims any responsibility 
   for the use of the dataset and does not provide technical support. 
   However, the contact listed above will be happy to respond to 
   queries and clarifications.
5. Rather than redistributing the data, please direct interested 
   parties to this page:
   http://www.purl.org/net/ArabicSA

Please feel free to send us an email:
- with feedback regarding the datasets. 
- with information on how you have used the dataset. 
- if interested in a collaborative research project.

.......................................................................

Positive and Negative Arabic Seeds
----------------------------------

The Arabic positive and negative seeds are translations of 77 synonyms
of "positive" and "negative" words.
Google Translate is used to provide translations.

.......................................................................

PUBLICATIONS
------------
Details of the lexicon and its use in an Arabic sentiment analysis 
system can be found in the following peer-reviewed publications:

- Sentiment After Translation: A Case-Study on Arabic Social Media
Posts.  Mohammad Salameh, Saif M. Mohammad and Svetlana Kiritchenko,
In Proceedings of the North American Chapter of the Association for
Computational Linguistics (NAACL-2015), June 2015, Denver, Colorado.
 
- How Translation Alters Sentiment. Saif M. Mohammad, Mohammad
Salameh, and Svetlana Kiritchenko, In Journal of Artificial
Intelligence Research, in press.

The papers are available here:
http://saifmohammad.com/WebPages/WebDocs/arabicSA-JAIR.pdf
http://aclweb.org/anthology/N/N15/N15-1078.pdf

.......................................................................

VERSION INFORMATION
-------------------
Version 0.1 is the first version as of 30 September 2015.

.......................................................................

##################
# Positive Seeds #
##################

أعظم
أعلى
أناقة
أنيق
إتقان
إعجازي
إيجابي
استثنائي
الأنيق
الجمال
المثالي
امتياز
بارز
بارع
باهر
بديع
تأنق
تام
تحسين
تعجبي
تفوق
جذاب
جليل
جمال
جميل
جنوني
جيد
حاد
حساس
حسن
حسناء
حسي
حقيقي
حلو
خرافي
خيالي
خير
دقيق
ذهني
رائع
راقي
رفيع
رقيق
رهيب
ساحق
ساطع
سماوي
شامل
شهير
صالح
ضخم
طريف
طلاوة
طيب
ظرافة
ظريف
عبقري
عجيب
عظيم
عملي
فاتن
فاخر
فخم
فضيلة
قاطع
قوى
كامل
كبير
كريم
كمال
كياسة
كيس
لامع
لذيذ
مؤكد
مبهج
متأنق
مترف
متفوق
متقن
متلألئ
متميز
مثالي
مثير
محبب
محبوب
مختار
مدهش
مذهل
مرغوب
مشرق
مضبوط
مطلق
مفهوم
مقدس
مليح
ممتاز
ممتع
مهيب
ميزة
نابغة
نادر
ناعم
نبيل
هائل
ودي
وسيم

##################
# Negative Seeds #
##################

آسف
أبغض
أثم
أسف
أليم
أيسر
بائس
باطل
بال
بايخ
بذيء
بشع
بغيض
تافه
تعيس
جائر
جهنمي
حزين
حقير
خبيث
خسيس
خطير
خلل
دنيء
دوني
رخيص
رديء
رطب
زائف
زري
سحيق
سقيم
سلبي
شائن
شاق
شديد
شرس
شرير
شقي
شنيع
شيطاني
صاعق
صعلوك
ضئيل
ضحية
طائش
عبوس
عسير
عضال
عفن
عليل
عيب
فاجع
فاحش
فاسد
فاضح
فظ
فظيع
فقير
قذر
قرح
كئيب
كره
كريه
لعين
مؤذ
مؤسف
مؤلم
مبتذل
متأسف
متعذر
متوحش
محتاج
محزن
مخجل
مخز
مخزي
مخيف
مدقع
مذنب
مرؤوس
مرعب
مرفوض
مروع
مريض
مريع
مزعج
مستحيلي
مسكين
مشؤوم
معكوس
معوز
مغم
مفزع
مقت
مقرف
مقمل
مقيت
مكتئب
مكروب
مكروه
ملعون
منحط
منحوس
مهيب
مهين
موجع
نادم
نتن
نجس
نحس
هائل
هدام
هزيل
وحشي
وسخ
وضيع
يائس