情感分析（Sentiment Analysis）是指利用计算机技术来识别、分类和分析人类语言，判断其情绪、态度及观点等倾向性信息的一项自然语言处理技术。在人工智能领域，情感分析旨在从文本数据中自动识别、分类并捕捉到用户对某些主题或产品、组织或企业所表达的情绪。
情感分析可以应用于多个领域，如文本情感挖掘、舆情监控、产品推荐、言论过滤、网络舆论分析、企业决策支持等。通过对大量带有情绪色彩的文本进行分析，情感分析能够提取出文字中隐含的情感信息，并赋予上下文意义，进而评价作者或所述内容的真伪、正负面影响力。
目前，实现情感分析的方法有多种，包括词汇标注法、规则算法、分类算法、统计学习方法、深度学习模型、句子级情感建模等。其中，深度学习技术近年来在情感分析领域取得了很大的成功，提升了情感分析的准确性和鲁棒性。
总的来说，人工智能情感分析是一种基于自然语言处理的技术，能够自动判断和分析文本中所表达的情感和态度，为各个领域的应用提供了有力的支持。
