Статья посвящена анализу тональности текста (sentiment analysis) - области компьютерной лингвистики и интеллектуального анализа текста, направленной на извлечение субъективных мнений и эмоций из текстов. Целью исследования является выявление возможностей стандартных методов компьютерной лингвистики для определения тональности отзывов о работе торговых сетей. Основной задачей анализа тональности текста служит определение того, является ли данный текст позитивным, негативным или нейтральным. Рассматриваются различные названия и подходы к данной технологии, такие как мониторинг брендов и анализ социальных медиа, которые получили значительное развитие в последние годы благодаря росту популярности Интернета. В исследовании акцентируется внимание на методах классификации, включая подходы на основе правил и машинного обучения, где последняя категория охватывает современные методы глубокого обучения. Также представлено описание объекта исследования - массива отзывов о торговых сетях - с указанием на методику обработки и анализа данных. Одним из основных результатов является вывод, что необходима тщательная предварительная обработка данных с целью отсеивания дубликатов отзывов. В результате этого с помощью классических методов можно получить правильную классификацию отдельных предложений отзывов с точностью до 72%. Использованный в публикации метод группировки отзывов по соотношению положительных, отрицательных и нейтральных предложений позволяет довести точности определения тональности отзывов до 90%.