判断文字聊天中的感情，可以看作是情感分析。之前已有的一些情感分析的研究，主要有两种方法。一种是基于词典的方法，基于词典的方法主要在于词典的质量的好坏，此外，还有一些本身就带有歧义的词，不能够简单判定是正面的或者负面的。另一种是基于机器学习的方法。基于机器学习的方法主要是有监督学习，即要找一些类似的聊天语料来对机器进行训练，使得机器能够正确地判断文字中的感情。在训练集上达到足够高的准确率，才有可能在实际测试的时候，准确地预测情感。此外，目前机器能够区分的感情并不多，之前研究的区分的情感，大多是正负两极，或者五级（负面、轻微负面、中性、轻微正面、正面）情感。人类情感的复杂程度远超出这五种，因此如何识别人类的复杂情感也是机器需要研究的课题。但是随着算法的不断改进，在不久的将来，相信机器的准确率能够达到比人更高。