情感分析是对文本数据中表达的态度和观点进行推导的过程。它可以用来将主观陈述分为积极的、消极的或中性的，以确定对一个话题的看法或情绪。机器学习技术通常用于情感分析，以建立模型，预测新文本的情感。
例如，金融服务业经常对企业的情绪进行分析，因为公众情绪会影响金融市场。有人可能会使用大量的历史新闻和过去的社交媒体数据，利用机器学习建立情感模型;然后，该模型可用于从新闻和社交媒体feed中实时计算出反映当前民意的公众情绪得分。
情感分析被应用于金融、软件、互联网等许多行业。情感分析的应用包括:
- 自动分类评论，无论是正面的还是负面的
- 分析调查以了解顾客满意或不满意的原因
- 确定实时情绪得分，用于金融交易策略
- 评估交易对手的信用风险
要了解更多关于从情感中获得理解和使用机器学习的信息，请参见文本分析工具箱™和统计和机器学习工具箱™．
