情感分析是自然语言处理（NLP）的分支，哪个目标是将情感或情感分配给特定的句子或单词。执行此任务对于希望通过聊天机器人或逐字了解客户反馈的公司特别有用。从简单模型到深层变压器神经网络的文献中，在文献中进行了广泛的研究。在本文中，我们将使用语言模型在嘈杂的中级计算（NISQ）时代（NISQ）时代解决情绪分析。我们将首先介绍量子计算的基础知识和DiscoCat模型。这将使我们能够定义一个通用框架以在量子计算机上执行NLP任务。然后，我们将扩展Lorenz等人进行的两类分类。（2021）到更大的数据集上的四类情绪分析实验，显示了这种框架的可扩展性。