6.21 情感分析应用系统
在上述分析技术的支持下产生了大批基于情感分析的系统和应用。总体来看，它们应用在商品 / 服务评论分析、社交网络分析、情感机器人这三方面。
传统的情感分析应用聚焦于来自消费产品和服务的评论。基于产品评论的代表性平台有 GoogleShopping 5 ，它还可以为用户提供在线购物平台的商品检索和比价服务；OpinionEQ 6 允许商业组织和个人按需定制产品分析服务。
微博、Twitter 等社交网络服务的爆炸式发展也为研究人员带来了极大的机遇，研究人员能够通过分析大量富情感的数据来分析公众的情绪变化，并对政府管理、经济、娱乐领域产生影响。从政府和管理者角度出发，联合国开发了针对全球情感波动监测的应用 Global Pulse 7 ，北京航空航天大学的研究小组推出了第一个针对中文微博的在线情感系统MoodLens 8 ；2012 年美国大选时罗姆尼和奥巴马在 Twitter 上展开了激烈宣传，借此影响普通民众及新闻从业者，成为互联网参与总统竞选典型案例。在金融应用方面，许多研究机构将情感分析技术应用于股票分析及预测系统，例如 Stock Sonar 9 在每只股票的价格旁边展示了每天针对该股的积极和消极的情感信息，为投资者提供即时的参考；UIC开发的 Twitter 情感分析为股市的涨跌进行预测和追踪10 。在娱乐领域，阿里云的人工智能系统“小Ai” 11 在《我是歌手》节目中成功预测李玟夺冠，也是依靠现场数据，以及社交网络上的点评数据进行分析预测，这其中都运用了对海量文本情感分析技术。可以看到，对社交媒体的情感大数据的监测和分析预测，不断影响着政府决策和大众选择。
除了在电商平台和社交网络得到广泛应用，情感分析技术还被引入到对话机器人领域。例如，微软的“小冰”机器人12可以通过分析用户的文本输入和表情贴图，理解用户当前的情绪状况，并据此回复文本或者语音等情感回应。部分研究机构还将情感分析技术融入实体机器人中。日本软银公司的Pepper 机器人13依据常见的情感认知（喜怒哀惊）及对用户的面部表情、肢体语言和措辞的分析，了解用户的情绪并选择恰当的方式与用户交流。而香港 Hanson Robotics 公司开发的 Han 机器人14不仅可以理解用户的情感，还可以将情感反馈以模拟的面部表情展现出来。国内的 Gowild 公司也推出了可以提供生活助理和年轻人强社交情感交流服务的“公子小白”机器人15 。这些工作实际上并不是从认知机理出发，而是通过外在的形式（词语、表情、肢体）判断人类情感。
