情感分析（Sentiment Analysis），也称为意见挖掘（Opinion Mining），指的是使用自然语言处理（NLP）、文本分析和计算语言学的方法来识别、提取、量化和研究文本数据中的情绪和主观信息。其基本目的是确定一段文本中表达的情感倾向是积极的、消极的还是中性的。
在NLP领域中，情感分析可以进一步细分为几个层次：
- 文档层面: 在整个文档，如一个产品评论或一篇博客文章中判断情感倾向。
- 句子层面: 在单个句子中确定情感倾向，如识别一条推文是正面还是负面。
- 方面层面: 分析文本中具体方面或属性的情感，例如，评价中的”电池寿命长”这一方面可能是正面的，而”屏幕易碎”则是负面的。
情感分析的应用非常广泛，包括：
- 市场研究和产品分析：企业可以通过分析社交媒体上的公共评论、用户的产品评价来收集反馈。
- 客户服务：自动识别客户询问的情绪，以便更快地响应负面反馈。
- 公共舆情监测：分析新闻报道、博客文章或论坛讨论的情感倾向，以监控公众对某些事件或话题的情绪变化。
- 金融市场分析：预测股市的动向，例如通过分析投资者论坛中的情绪趋势来预测股票价格的变化。
事实上，情感分析还在不断地发展和完善，不仅包括基础的积极、消极分类，还在努力精准地捕捉到更微妙和复杂的情感表达，如快乐、激动、失望、愤怒等。