Машинное обучение помогает понимать тональность текстов следующим образом:

1. Автоматизирует процесс анализа тональности и позволяет обрабатывать большие объёмы текстовой информации с высокой точностью. 2
2. Создаёт модели, которые могут обучаться на размеченных данных, выявлять закономерности и шаблоны в текстах, и классифицировать их в соответствии с тональностью. 2
3. Использует тональные словари для анализа текста. 1 В простом виде тональный словарь представляет собой список слов со значением тональности для каждого слова. 1 Чтобы проанализировать текст, каждому слову в нём присваивают значение тональности, а затем вычисляют общую тональность всего текста. 1
4. Проводит автоматическую кластеризацию документов. 1 Например, документы считают похожими, если у них большое пересечение по набору слов, и далее этот набор классифицирует весь кластер. 1

Анализ тональности позволяет определить эмоциональную окраску текста, выявить позитивные, негативные или нейтральные отзывы, комментарии и новости. 2 Такой анализ важен для оценки общественного мнения, мониторинга репутации брендов, анализа социальной активности и предсказания трендов. 2