情感分析并不是一个新概念。长期以来，商业、营销和投资策略师一直在浏览报纸、行业出版物等，以了解公众、消费者和有影响力的权威人士如何看待特定的公司、品牌或产品。
然而，最近的两项进展正极大地改变着游戏规则。首先，网络上的在线新闻服务、博客和其他社会媒体迅速增长，它们发布有关公司及其产品的最新信息和评论。第二，语义软件供应商——包括Lexalytics、Expert System、Endeca、Cambridge Semantics和Cymfony——现在提供情感分析工具作为其平台的组件。
事实上，越来越多的语义平台可以查询和分析来自Web 2.0来源的材料，如博客、Twitter和社交网络(如Facebook和LinkedIn)。(有关语义技术的更多信息，请参阅我们的主要故事．)
语义网
其他提供处理Web和Web 2.0材料情感和语义分析的软件或服务的供应商包括Dachis Group、Evolve24、Radian6、OpenAmplify、DNA 13和最近的初创公司AdmantX。
情感分析平台主要使用两种方法。一种是基于统计或模型的方法，系统通过分析大量预先评分的材料来学习评估情感。另一种方法利用大量预先评分的短语。
对于这两种选择，客户通常需要为特定领域或特定专业阶段添加评分。
道琼斯与哥伦比亚大学和巴黎圣母院合作，已经编译了大约3,700个字典的字典，可以发出情绪的变化。积极的话包括聪明，力量和胜利者;消极的包括诉讼，勾结和风险。
该词典是道琼斯词典(Dow Jones Lexicon)的基础。道琼斯词典是一项服务，允许证券交易员和分析师确定新闻报道中的情绪、频率和其他相关复杂模式，从而制定出预测性的交易策略。此外，道琼斯还开发了一种名为“经济情绪指标”(Economic Sentiment Indicator)的工具，它对15份日报的材料进行情绪分析，以跟踪和预测美国经济的健康状况。
理解观点的细微差别
业内人士一致认为，语义和情感分析的结合可以为确定一条信息的重要性和意义提供一个强有力的工具。
比方说，一位福特(Ford)的营销主管想了解当前消费者对某一特定车型的态度。像专家系统的Cogito这样的平台可以从语义上查询各种行业博客和帖子，并返回潜在的相关评论，比如:“我的丑陋的福特探索者的座位很棒。”专家系统合作伙伴Luca Scagliarini说，通过结合语义和情感分析，它可以确定“这是对座位的正面判断，而不是对品牌的判断。”
另一个工具是汤森路透(Thomson Reuters)的机器可读新闻(Machine Readable News)服务，该服务的全球业务经理里奇•布朗(Rich Brown)表示，该服务旨在评估新闻报道对各个行业和个别公司的正面或负面影响。例如，一场威胁墨西哥湾沿岸的大型飓风可能会推高油价和能源公司股票价格，从而使能源公司受益，但可能会损害在墨西哥湾拥有钻井平台的公司。
使用语义和情感分析工具和服务的潜在回报是令人印象深刻的。德意志银行(Deutsche Bank)最近进行了一项研究，以确定使用汤姆森路透(Thomson Reuters)的机器可读新闻(Machine Readable News)等服务挑选股票的投资回报率(ROI)。研究发现，根据新闻情绪分析的结果来选择投资组合的股票，除去交易成本后，低风险策略的年回报率为5%，高风险策略的年回报率为12%。这份报告结论是“新闻情绪是定量投资者的有希望的alpha信号......因为它开辟了一个全新的数据源 - 文本数据 - 以前不可能以系统的方式使用。”
棕色说，仍然可以棘手，特别是当被分析的材料时，特别是当被分析的材料时，棕色表示，当正在分析的材料包括用“亵渎，首字母缩略词，跑车，多个感叹号”等的情绪评论。此外，行业专家（和常识）表明，如果您坚持以众所周知的和可信的来源，并且忽略Joe Schmo Blogger的帖子，那么您将获得更好的结果。
霍伊特是一名自由撰稿人，曾是《计算机世界》(Computerworld)的高级编辑。你可以通过ehorwitt@verizon.net联系她。
这个故事，“情绪分析”最初是出版的Computerworld. ．