感情分析
感情分析システムの精度は、基本的には人間の判断との一致度に基づいて評価され、通常は、否定的テキストと肯定的テキストの2つのカテゴリに対する適合率と再現率(英語版)の変量指標で測定される。しかし、研究により、人間の評価者は80%程度しか同意しないことが示されている(評価者間信頼性(英語版)を参照)。そのため、70%の精度を持つプログラムは、精度は優れないようにも取れるが、人間とほぼ同等と考えられる。また、人間はどのような答えに対しても20%程度は反対する傾向があるため、仮にプログラムの精度が100%であっても20%程度は同意しないことになる。
しかし、コンピュータシステムと人間の評価者の精度を比較することは、誤りの種類が異なるため、完全に適切とは言えない。たとえば、コンピュータシステムは、否定、誇張、冗談、皮肉など、一般的に人間が理解しやすい表現を不得手とすることがある。
感情分析は、レコメンダーシステム(推薦システム)のための有益な技術であることが実証されている。レコメンダーシステムの主な目的は、あるアイテムに対する対象ユーザーの好みを予測することである。ほとんどの主流のレコメンダーシステムは、明示的なデータセットに基づいて動作する。たとえば、協調フィルタリングは評価行列で動作し、コンテンツ依存フィルタリング(英語版)はアイテムのメタデータに基づいて動作する。多くのソーシャル・ネットワーキング・サービスや電子商取引サイトでは、ユーザーがアイテムに関するレビュー、コメント、フィードバックをテキストで提供することができる。これらのユーザーが作成したテキストは、さまざまなアイテムに対するユーザーの感情的意見が豊富に含まれている。テキストはまた、あるアイテムに関する特徴/側面の種類だけでなく、それぞれの特徴に対するユーザーの感情の両方を明らかにすることができる。レコメンダーシステムにとって、これらの特徴/側面は、コンテンツ依存フィルタリング(英語版)におけるメタデータと同様の役割を果たすが、前者の方がより価値がある。ユーザーが記述したテキストによる幅広い特徴に言及しているため、アイテムに対するユーザー体験の影響を大きく反映した最も重要なものと考えられる。