Interpretaciones de las probabilidades
Hay dos categorías amplias de interpretaciones de las probabilidades las cuales pueden ser llamadas probabilidades "físicas" y "evidenciales".  Algunas interpretaciones de probabilidad son asociadas con enfoques a inferencia estadística, incluyendo las teorías de estimación y pruebas de hipótesis. La interpretación física, por ejemplo, es adoptada por seguidores de los métodos estadísticos "frecuentistas", como Ronald Fisher [dubious] , Jerzy Neyman y Egon Pearson. Los estadísticos de la escuela opuesta (bayesiana) típicamente aceptan la existencia e importancia de las probabilidades físicas, así como también consideran el cálculo de probabilidades evidenciales; de acuerdo a esta escuela, ambas son válidas y necesarias en estadísticas. Este artículo, sin embargo, se enfoca en las interpretaciones de probabilidad más que en las teorías de inferencia estadística.
Análisis de sentimiento
Los enfoques existentes en análisis de sentimiento se pueden agrupar en cuatro categorías principales: localización de palabras clave, afinidad léxica, métodos estadísticos, y técnicas a nivel de concepto. La localización de palabras clave clasifica el texto en categorías de afecto basado en la presencia de palabras de afecto no ambiguas como feliz, triste, asustado, y aburrido. Afinidad léxica no solo detecta palabras de afecto obvias, también asigna a palabras arbitrarias una probable “afinidad” a emociones particulares. Los métodos estadísticos sacan ventaja de elementos de aprendizaje de máquina tales como análisis de semántica latente, máquinas de vectores de soporte, "bolsa de palabras" y "Orientación Semántica — Información Mutua Puntual" (ver el trabajo de Peter Turney en esta área). Métodos más sofisticados tratan de detectar el poseedor de un sentimiento (o sea la persona que mantiene ese estado afectivo) y el objetivo (o sea la entidad sobre la cual se siente el afecto). Para minar la opinión en contexto y obtener la característica sobre la cual se opinó, son usadas las relaciones gramaticales de las palabras. Las relaciones de dependencia gramatical son obtenidas mediante un análisis gramatical profundo del texto. A diferencia de las técnicas puramente sintácticas, los enfoques a nivel de concepto sacan ventaja de elementos de representación del conocimiento tales como ontologías y redes semánticas y, por lo tanto, son también capaces de detectar semánticas que son expresadas de manera sutil, por ejemplo, mediante el análisis de conceptos que no transmiten explícitamente información relevante, pero que están implícitamente ligados a otros conceptos que sí.