文本情感分析：又称意见挖掘、倾向性分析等。简单而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。互联网(如博客和论坛以及社会服务网络如大众点评)上产生了大量的用户参与的、对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息。这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性，如喜、怒、哀、乐和批评、赞扬等。基于此，潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法。情感分析或意见挖掘是人们的观点，情绪，评估对诸如产品，服务，组织等实体的态度。该领域的发展和快速起步得益于网络上的社交媒体，例如产品评论，论坛讨论，微博，微信的快速发展，因为这是人类历史上第一次有如此巨大数字量的形式记录。自2000年初以来，情绪分析已经成长为自然语言处理（NLP）中最活跃的研究领域之一。也是在数据挖掘，Web挖掘，文本挖掘和信息检索方面有广泛的研究。事实上，它已经从计算机科学蔓延到管理科学和社会科学，如市场营销，金融，政治学，通讯，医疗科学，甚至是历史，由于其重要的商业性引发整个社会的共同关注。