了解视频或图像中的评论情绪是许多应用程序中必不可少的任务。对文本的情绪分析可用于各种决策过程。其中一个应用是根据观看者的评论分析社交媒体上视频的流行情绪。然而,来自社交媒体的评论不遵循严格的语法规则,它们包含多种语言的混合,通常以非本地脚本书写。对于像泰米尔语这样的低资源语言,无法获得带注释的代码混合数据也增加了这个问题的难度。为了克服这一点,我们创建了一个金本位泰米尔英语代码切换,情绪注释语料库包含来自YouTube的15,744条评论帖子。在本文中,我们描述了创建语料库和分配极性的过程。我们提出注释器间协议,并显示以此语料库为基准的情绪分析结果。