Die Sentimentanalyse (engl. sentiment detection) ist ein Untergebiet des Text-Mining und bezeichnet die automatische Auswertung von Texten durch eine künstliche Intelligenz mit dem Ziel, eine geäußerte Haltung als positiv oder negativ zu erkennen.
Die moderne Sentimentanalyse arbeitet mit maschinellem Lernen und natural language processing.
Die Natural Language API von Google verfügt beispielsweise über mehrere Methoden, um Analysen ihrer Texte durchzuführen und wird folgendermaßen beschrieben:
Die Sentimentanalyse untersucht den Text und analysiert den emotionalen Inhalt innerhalb des Textes. Der Text des Autors wird als positiv, negativ oder neutral bewertet. So kann eine "Gesamtstimmung" abgefragt werden.
Die Entitätsanalyse überprüft den Text auf bekannte Entitäten (also z.B. Eigennamen, Stars, Dinge, Wahrzeichen usw.) und gibt Informationen über diese zurück.
Die Entitäts-Sentimentanalyse überprüft den Text und identifiziert die vorherrschende emotionale Meinung über diese Entität innerhalb des Textes. Insbesondere geht es darum, die Einstellung eines Autors gegenüber der Entität als positiv, negativ oder neutral zu bestimmen.
Die syntaktische Analyse extrahiert linguistische Informationen, zerlegt den gegebenen Text in eine Reihe von Sätzen und Token (das sind in diesem Fall Wörter, Nummern, Akronyme usw.) und liefert weitere Analysen zu diesen.
Die Inhaltsklassifizierung analysiert Textinhalte. Dokumente können über 700 vordefinierten Kategorien zugeordnet werden.
