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情感文本分类（sentiment classification）是情感分析的核心内容之一，它可以看作一类特殊的文本分类问题。传统的文本分类主要指对文本按照主题进行分类，而情感文本分类的任务是对包含主观信息的文本按照情感进行分类。它在学科上涉及到人工智能、自然语言处理、模式识别、机器学习、信息检索、数据挖掘等多项基础研究，具有重要的学术研究价值。

2.1.1 情感分析的简单性分类

情感分析通常分成两类问题，肯定的和否定的。通常将产品的评论用作训练和测试使用的数据。由于网上的评论是靠评论者们划分等级来评定的，例如1-5星的评分，通过星级来区分正面和负面的评价。例如，一个4或5星级的审查，被认为是一个积极的评价，与1-2星级的评论被认为是一种负面的评价。大多数的研究论文不使用中性类，是因为这使得分类问题相当容易，但它是可以使用中性类，例如，设定所有3星级评论为中性类。