我々は11感情カテゴリに分類した感情語辞書を用いた感情表現分析システムEEASを報告している。EEASは比較的高精度でかつ超高速に日本語文の感情分析を実行する。本研究では、機械学習に基づくBERTを用いて同じ11感情カテゴリからなる日本語文の感情分析を行った結果を報告する。そして、実験結果をもとにEEASとBERTの長所・短所を明らかにし、それぞれが適した応用分野について論じる。また、BERTを用いた話題に基づく日本文の分析手法についても論じる。特に、BERTを特徴抽出器として用い、得られた特徴ベクトルを用いて日本語文データセットをクラスタリングする研究についても報告する。