文本情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理和抽取的过程。情感分析任务按其分析的粒度可以分为篇章级，句子级，词或短语级;按其处理文本的类别可分为基于产品评论的情感分析和基于新闻评论的情感分析;按其研究的任务类型，可分为情感分类，情感检索和情感抽取等子问题。文本情感分析的基本流程如下图所示，包括从原始文本爬取，文本预处理，语料库和情感词库构建以及情感分析结果等全流程。
情感分类又称情感倾向性分析，是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、推理的过程，即分析对说话人的态度，倾向正面，还是反面。它与传统的文本主题分类又不相同，传统主题分类是分析文本讨论的客观内容，而情感分类是要从文本中得到它是否支持某种观点的信息。比如，“日媒：认为歼-31能够抗衡F-35，这种说法颇具恭维的意味。”传统主题分类是要将其归为类别为“军事”主题，而情感分类则要挖掘出日媒对于“歼-31能够抗衡F-35”这个观点，持反面态度。这是一项具有较大实用价值的分类技术，可以在一定程度上解决网络评论信息杂乱的现象，方便用户准确定位所需信息。按照处理文本的粒度不同,情感分析可分为词语级、短语级、句子级、篇章级以及多篇章级等几个研究层次。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。纵观目前主观性文本情感倾向性分析的研究工作，主要研究思路分为基于语义的情感词典方法和基于机器学习的方法。
二、基于情感词典的情感分类方法2.1 基于词典的情感分类步骤
基于情感词典的方法，先对文本进行分词和停用词处理等预处理，再利用先构建好的情感词典，对文本进行字符串匹配，从而挖掘正面和负面信息。如图：
2.2 文本预处理及自动分词
文本的预处理
由网络爬虫等工具爬取到的原始语料，通常都会带有我们不需要的信息，比如额外的Html标签，所以需要对语料进行预处理。在《文本情感分类（一）：传统模型》一文中，笔者使用Python作为我们的预处理工具，其中的用到的库有Numpy和Pandas，而主要的文本工具为正则表达式。经过预处理，原始语料规范为如下表，其中我们用-1标注消极情感评论，1标记积极情感评论。
句子自动分词
为了判断句子中是否存在情感词典中相应的词语，我们需要把句子准确切割为一个个词语，即句子的自动分词。
2.3 情感词典 情感词典包含正面词语词典、负面词语词典、否定词语词典、程度副词词典等四部分。一般词典包含两部分，词语和权重。
情感词典在整个情感分析中至关重要，所幸现在有很多开源的情感词典，如BosonNLP情感词典，它是基于微博、新闻、论坛等数据来源构建的情感词典，以及知网情感词典等。当然也可以通过语料来自己训练情感词典。
基于词典的文本匹配算法相对简单。逐个遍历分词后的语句中的词语，如果词语命中词典，则进行相应权重的处理。正面词权重为加法，负面词权重为减法，否定词权重取相反数，程度副词权重则和它修饰的词语权重相乘。如图：
利用最终输出的权重值，就可以区分是正面、负面还是中性情感了。
2.5 缺点基于词典的情感分类，简单易行，而且通用性也能够得到保障。但仍然有很多不足：