あるサイトの口コミ情報をテキストマイニングするという実験をしようと考えております。SEOでよくあるキーワードに分割してくれるツールはわかるのですが、これで抽出したキーワードが文脈から見てポジティブなものなのか、ネガティブなのかを評価するツールはありますでしょうか？

こんにちは！
テキストマイニングお勉強中の者です。

ハセテツラボ » PythonでTwitterでのツイートをネガポジ判定してみた結果。。。
検索してみたところ、こういうのが見つかりました。
手順もだいたい書いてあるので、Python書ければ追試することができそう。
RではじめるTwitter解析 - SSSSLIDE
Rもありました。

ただ、
PN Table
リンク先の中身を見ると、この絶対値だけでネガポジ判定はできない感じします。
たとえば「七夕」とかがすごくネガティブってことになってる…。
ほんとにそうなのかな…。
「RではじめるTwitter解析」のスライド後半の通り、
この値は相対的な値として見れば、ある程度得るものがあるかも。

メタデータ株式会社 Metadata Inc.
あと、商用利用不可ですが、このAPIはいい感じかもしれないです。
今回私が見つけた中ではいちばんよさそうなのですが、
まだ試せてないので、使用感はちょっとわからないです。

お仕事として本気でやるなら、研究をしている企業の協力を仰ぐことになるでしょうか。
こういう研究をしている企業はたくさんあると思いますが、
JOYSOUND ビッグデータ分析
JOYSOUNDでもやってるんですね！ 楽しそう♪

Twitterだったら、カンタンなのは、
Yahoo!検索
ここにキーワードを入れてみることだと思います。
画面の右のほうにネガポジの円グラフが出ます。
「山手線」のYahoo!検索（リアルタイム） - Twitter（ツイッター）、Facebookをリアルタイム検索
たとえば「山手線」で検索すると、いまの私の環境だと
ポジが19%、ネガが33%と表示されます。
たぶん、山手線はふだん何事もなく動くことをみんな期待してるので、
わざわざツイートするときにはなにか不快なこと（遅延とか）が
あったときなのではないかと愚考しました。
ただ、今回はTwitter関係ないんですよね…。

Yahoo!以外は私今回まだ使ってないので、
実際どんな感じなのかは時間を見つけて試してみたいと思います。