Un approccio per classificare il testo in sentimento positivo, negativo e neutro consiste nell'utilizzare algoritmi di apprendimento automatico. Un corpus di dati etichettati come positivi, negativi o neutri può essere utilizzato per addestrare un modello di classificatore, come le macchine vettoriali di supporto (SVM) o i classificatori Naive Bayes, per identificare con precisione il sentimento di un determinato testo. Un altro approccio consiste nell'utilizzare tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come strumenti di analisi del sentimento per classificare automaticamente un determinato testo in una delle tre categorie di sentimento.
Progetta un algoritmo per classificare il testo in sentimento positivo, negativo e neutro.