Sentiment Analysis – badanie zabarwienia emocjonalnego tekstu.

Jest to technika przetwarzania języka naturalnego polegająca na identyfikacji i klasyfikacji emocji wyrażonych w tekście. Celem jest określenie, czy dany tekst ma charakter pozytywny, negatywny, czy neutralny, a także rozpoznanie bardziej subtelnych stanów emocjonalnych. Stosowany jest w analizie opinii klientów, monitoringu mediów społecznościowych, badaniach rynku oraz automatycznym reagowaniu na przekazy użytkowników.

Analiza zabarwienia emocjonalnego tekstu wykorzystuje różne metody, takie jak analiza leksykalna, uczenie maszynowe czy głębokie sieci neuronowe. W praktyce proces ten obejmuje wstępne przetwarzanie tekstu, ekstrakcję cech, a następnie klasyfikację emocji na podstawie przygotowanych modeli. Skuteczność metody zależy od jakości danych treningowych oraz kontekstu, w którym występuje tekst, co wpływa na złożoność i wyzwania stojące przed systemami automatycznej analizy emocji.