文本情感分析是一种通过计算技术对文本的主客观性、观点、情绪、极性等进行分析和挖掘的过程，旨在对文本的情感倾向做出分类判断。这个过程涉及对带有情感色彩的主观性文本进行深入的处理、归纳和推理。

常见的情感极性分析方法包括基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。情感词典方法主要依赖制定的一系列情感词典和规则，对文本进行拆解和句法分析，计算情感值，并以此作为文本的情感倾向依据。而机器学习方法则将问题转换为分类问题，先对目标情感进行分类，然后对训练文本进行人工标注，进行有监督的机器学习过程。

文本情感分析的应用非常广泛，可以用于企业的产品反馈分析、在线评论的情感倾向检测等。它能帮助企业更好地理解消费者的需求和情绪，辅助企业做出更合理的决策。