문서나 문장을 분석하여 긍정인지 부정인지 판단을 내리기 위해 텍스트의 단어를 수치화하여 통계적 기법을 활용한다. 극성 판단은 문서단위의 분석과 속성단위의 극성 분석법이 있으며, 전자는 전체 문서를 판별하고 후자는 제품이나 사건별로 극성을 분석한다.극성 판별 방법은 나이브 베이즈와 최대 엔트로피 가 있다. 
세 번째 단계에서는 주어진 전체 문서 또는 문장을 분석하여, 해당 제품이나 사건에 대해 ‘긍정’인지, 혹은 ‘부정’인지를 판단 한다. 이를 위해, 텍스트 안에 있는 긍정적, 부정적인 단어를 검색하고 이를 정량화한 뒤 통계적 기법 적용한다. 극성 판단 종류에는 ‘문서’ 단위 극성 분석과 ‘속성’ 단위 극성 분석 방법이 있다. 문서단위 극성 판단은 전체 문서에 대한 극성을 판별하는 것이고 속성 단위 분석은 제품이나 사건의 속성별로 극성을 분석하는 방법이다. 예를 들어, 휴대폰에 관한 글을 분석하여 극성을 판별할 때, 휴대폰 전체가 아니라 크기, 성능, 사용감과 같은 세부 속성에 대해 각각 극성을 분석하는 방법이 속성 단위 분석 방법에 속한다. 극성 판별에 사용되는 방법에는 나이브 베이즈( Naive Bayes), 최대 엔트로피(Maximum Entrophy) 등이 있다. 나이브 베이즈 기법은 각 단어에 대해 긍정과 부정 항목에 포함될 확률을 구한 후, 높은 확률을 가지는 쪽으로 판단하는 통계적 기반 극성 분류 기법이다. 예를 들어, 매개 변수 x, y에 대해, 분류1에 속할 확률 p1이고 분류2에 속할 확률이 p2일 경우, p1이 p2보다 크면, 분류1로 판단하고 p2가 더 크면 분류2로 판단한다. 이메일 스팸 여부 판단하는 예제를 생각해보자. 베이즈 기법에서는 이메일에 들어가 있는 단어들에 (“쇼핑”, “비아그라”, “보험”) 대해, 해당 이메일이 스팸일 확률과 스팸이 아닌 확률을 측정하여, 각각의 확률은 더한 후, 최종 확률이 높은 쪽으로 판단한다.