对话级情感分析是指通过对对话文本的分析，了解其中所包含的情感倾向，包括积极、消极或中性情感。这项技术被广泛应用于社交媒体监测、客户服务质量评估、舆情分析等领域。
对话级情感分析的原理主要基于自然语言处理和机器学习技术。首先，对对话文本进行分词和词性标注，然后利用情感词典和情感分类模型对文本进行情感倾向的识别和分类。
首先，对对话文本进行预处理，包括去除特殊符号、停用词和进行词性标注。然后，采用情感词典或者机器学习算法对文本进行情感分类，最终得出对话的情感倾向。
对话级情感分析可以应用在客户服务质量评估中，通过分析客户和客服人员的对话，评估服务质量和客户满意度；在舆情分析中，分析社交媒体上的对话来了解用户对于特定产品或事件的态度和情感倾向；另外，在自然语言对话系统中，对话级情感分析也可以用于实现更加智能的情感交互。
随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展，对话级情感分析也在不断完善和提升，未来将更加精准地识别对话中的情感倾向，逐渐向个性化、精细化方向发展。
通过对此类技术的了解，可以帮助我们更好地了解用户需求，提升服务质量，改进产品体验，促进商业发展。