Il modello di classificazione può essere sviluppato utilizzando tecniche di apprendimento automatico supervisionato come regressione logistica, Bayes ingenuo o macchine vettoriali di supporto. I dati di input dovrebbero contenere esempi etichettati di sentimento positivo e negativo. Il modello può quindi essere addestrato sui dati etichettati e utilizzato per prevedere se una data frase è positiva o negativa.
Sviluppare un modello di classificazione per distinguere tra sentimento positivo e negativo.