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  文字情感分析的一個基本步驟是對文字中的某段已知文字的兩極性進行分類,這個分類可能是在句子級、功能級。分類的作用就是判斷出此文字中表述的觀點是積極的、消極的、還是中性的情緒。更高階的“超出兩極性”的情感分析還會尋找更復雜的情緒狀態,比如“生氣”、“悲傷”、“快樂” 等等。  在文字情感分析領域,早期做出研究貢獻的有 Turney 和 Pang 他們運用了多種方法探測商品評論和電影影評的兩極觀點。此研究是建立在文件級所進行的分析。另一種文件意見的分類方式可以是多重等級的,Pang 和 Snyder (among others): 延伸了早先的基礎兩極意見研究,將電影影評分類並預測為3至4星的多重級別,而 Snyder 就餐館評論做了個深度分析,從多種不同方面預測餐館的評分,比如食物、氣氛等等 (在一個5星的等級制度上)。儘管在大多數統計方面的分類方式中,“中性” 類是經常被忽略的,因為“中性”類的文字經常是處於一個兩極分類的邊緣地帶,但是很多研究者指出,在每個兩極化問題當中,都應該識別出三個不同的類別。進一步的說,一些現有的分類方式 例如 Max Entropy 和 SVMs 可以證明,在分類過程中區分出“中性”類可以幫助提高分類演算法的整體準確率。  另一種判定文字情緒的方法是利用比例換算系統。當一個詞普遍被認為跟消極、中性或是積極的情感有關聯時,將這個詞賦予一個-10到+10之中的數字級別(最消極到最正向情感),在使用自然語言處理來分析一個非結構化文字資料後,餘下的的概念也可以被分析來得出詞與概念的相關性。 接下來,每一個概念都可以被賦予一個分數,這個分數是基於情感詞彙和這個概念的關聯度,以及他們本身的分數而得出的。這個方法讓文字情感的理解晉升到一個更加智慧的層面,並且是基於一個11分的等級範圍的。另外一種方法是,計算出文字正向的和消極的情感力度分數, 如果研究的目的是要判定一個文字的感情,而不是總體文字集的兩極分佈或文字的力度。  另一個研究方向是“主觀/客觀 識別”。這個研究 通常被定義為將一個已知文字(一般是句子)分類成兩個類:主觀和客觀。這個問題有些時候比兩極化分類問題更難解決。 主觀詞彙和短語可能是基於前後文語意聯絡,而一個客觀文件有可能包含主觀語句(e.g. 一篇新聞引用了某人的觀點)。此外, Su 也曾提到過,得到的結論在很大程度上依賴於註釋文字時對“主觀”的定義。不過, Pang 證實瞭如果兩極分類前去除檔案中的客觀語句,會提高演算法的表現。  一個更加優化的分析模型叫做“功能/屬性為基礎的情感分析(feature/aspect-based sentiment analysis)”。這是指判定針對一個實體在某一個方面或者某一功能下表現出來的意見或是情感, e.g. 一個實體可能是一個手機,一個電子相機,或者空白。一個“功能”或者“方面”是一件實體的某個屬性或者組成部分,e.g.一個手機的螢幕,一個相機的成像質量,等等。 這個問題涉及到若干個子問題,譬如,識別相關的實體,提取他們的功能/屬性,然後判斷是否在提及這個功能/屬性時有正面或者負面或者中性的情緒或意見。 更多關於這個層面的文字情感分析可以參照NLP手冊“情感分析和主觀性”這一章。

  現有的文字情感分析的途徑大致可以集合成四類:關鍵詞識別、詞彙關聯、統計方法和概念級技術。 關鍵詞識別是利用文字中出現的清楚定義的影響詞(affect words),例如“開心”、“難過”、“傷心”、“害怕”、“無聊”等等,來影響分類。詞彙關聯除了偵查影響詞以外,還附於詞彙一個和某項情緒的“關聯”值。 統計方法通過調控機器學習中的元素,比如潛在語意分析(latent semantic analysis),SVM(support vector machines),詞袋(bag of words),等等。(參見Peter Turney在相關領域的研究成果。)一些更智慧的方法意在探測出情感持有者(保持情緒狀態的那個人)和情感目標(讓情感持有者產生情緒的實體)。要想挖掘在某語境下的意見,或是獲取被給予意見的某項功能,需要使用到語法之間的關係。語法之間互相的關聯性經常需要通過深度解析文字來獲取。與單純的語義技術不同的是,概念級的演算法思路權衡了知識表達(knowledge representation)的元素,比如知識本體 (ontologies)、語義網路(semantic networks),因此這種演算法也可以探查到文字間比較微妙的情緒表達。例如, 分析一些沒有明確表達相關資訊的概念,但是通過他們對於明確概念的不明顯聯絡來獲取所求資訊。  有很多開源軟體使用機器學習(machine learning)、統計、自然語言處理的技術來計算大型文字集的情感分析, 這些大型文字集合包括網頁、網路新聞、網上討論群、網路評論、部落格和社交媒介。
文字情感分析(也稱為意見挖掘)是指用自然語言處理、文字挖掘以及計算機語言學等方法來識別和提取原素材中的主觀資訊。