自然語言技術中的情感分析是指利用計算機技術對自然語言文本進行情感傾向性分析，即判斷文本中所表達的情感是積極的、消極的，還是中性的。
1、品評論分析：情感分析可以用於分析消費者對產品的評價和態度，幫助企業了解產品的優點和不足，從而改進產品或制定更有效的營銷策略。
2、輿情分析：政府和企業可以利用情感分析對網絡上的公眾輿情進行分析和監控，了解公眾對某項政策或產品的態度和反應，從而做出相應的決策。
3、社交媒體分析：情感分析可以用於分析社交媒體上的用戶評論和分享，了解用戶對某個品牌、事件或話題的情感態度，幫助企業更好地了解客戶需求和行為。
4、客戶支持：在客戶支持中，情感分析可以幫助客服人員快速了解客戶情緒和需求，提供更加精準和個性化的服務。
5、智能助手：智能助手可以通過情感分析理解用戶情感和需求，提供更加智能和個性化的建議和服務。
自然語言技術中的情感分類：
1、詞典匹配法：這種方法主要是通過查找詞典中與當前文本匹配的關鍵詞或短語，來確定文本的情感極性。如果匹配的是正面詞匯，則判斷為正面情感，如果匹配的是負面詞匯，則判斷為負面情感。這種方法簡單直觀，但缺點是詞典的覆蓋率有限，且無法處理復雜的語境和語義。
2、機器學習法：機器學習法是利用已有的情感語料庫進行訓練，然後對新的文本進行情感分類。這種方法需要大量的標註情感語料庫，但可以處理復雜的語境和語義，且準確率較高。常用的機器學習方法包括樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機等。
3、深度學習方法：深度學習方法是通過神經網絡模型對文本進行特征提取，然後進行情感分類。深度學習方法可以自動提取文本中的特征，處理復雜的語境和語義，且準確率較高。常用的深度學習模型包括循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、卷積神經網絡（CNN）等。