情感分析是自然语言处理（NLP）中的一种技术，用于识别文本中表达的情感倾向或观点。它将文本分类为积极、消极或中性，有时还能检测更细粒度的情感，如快乐、愤怒或失望。开发者通常使用在标记数据集上训练的机器学习模型，或依赖预定义情感词典的基于规则的系统来实现情感分析。例如，简单的模型可能会通过统计“很棒”或“糟糕”等词来确定情感，而高级模型则使用神经网络来捕捉上下文和细微之处。其目标是自动化理解海量文本（如社交媒体帖子或产品评论）中态度的过程。
一个常见的应用场景是社交媒体监控，企业通过它来跟踪公众对其品牌的情感倾向。Hootsuite 或 Brandwatch 等工具利用情感分析来衡量公众对营销活动或产品发布的反应。例如，关于软件错误的负面推文激增可以提醒技术团队优先处理修复。客户服务团队也使用它来分析支持工单或聊天记录，根据紧急程度或情感对投诉进行分类。亚马逊等电商平台将情感分析应用于产品评论，突出客户满意度趋势。另一个例子是新闻聚合，服务通过总结公众对政治事件或市场趋势的情感倾向，帮助分析师做出数据驱动的决策。
此外，情感分析在金融领域也有应用，通过分析新闻文章或财报电话会议来预测股票走势。例如，金融报告中负面情绪的激增可能预示着股价下跌。在医疗保健领域，医院分析患者反馈以改善护理质量。构建这些系统的开发者通常会利用 AWS Comprehend 或 Google Natural Language API 等 API，这些 API 处理实体识别和情感评分等任务。挑战包括处理讽刺、文化细微差异或模糊语言。为了解决这些问题，开发者可能会将预训练模型与自定义规则结合，或在特定领域数据上微调模型。虽然不完美，但情感分析仍然是大规模从非结构化文本中提取可操作洞见的实用工具。