小说情感倾向分析工具
情感分析工具：可以对文本进行情感识别，根据文本中包含的情感信息，将其转化成情感值，通常有积极情感值、消极情感值、中性情感值等，常用的工具有情感词典和机器学习模型。
情感标签工具：可以通过文本中的情感信息为文本打上情感标签，这种工具通常会给出多种情感标签，比如喜悦、悲伤、恐惧、愤怒等，常用的工具有LDA、LSTM等。
文本分类工具：可以将文本进行高效分类，根据文本的主题和类别进行分类，比如将小说分成言情、武侠、科幻等类别，常用的工具有朴素贝叶斯、卷积神经网络等。
这些工具可以帮助读者更好地读懂小说，而且也能帮助作者更好地创作小说，了解读者的情感倾向和反馈。
目前市面上有很多可以用于分析小说情感倾向的免费和收费工具。以下是一些比较常用的工具：
免费网站和软件：
1.TextBlob：一个开源的Python自然语言处理库，可以帮助用户进行情感分析或文本分类，是一个非常流行的免费工具。
2.NLTK：自然语言工具包，包含各种自然语言处理功能，包括情感分析、文本分类和命名实体识别等。
3.IBM Watson Tone Analyzer：这是一款基于IBM Watson平台的免费情感分析工具，可以分析输入的文本中的情感信息，包括正面、中性和负面等情感。
4.AISense：一款富有个性的中文语音技术服务提供商，提供Text2Speech、ASR、NLU、TTS、语音情感分析等几个API。
收费网站和软件：
1.MonkeyLearn：一款云端自然语言处理平台，提供了情感分析和文本分类等功能，可以帮助用户为小说提供深层次的情感和情节分析。
2.Aylien：提供了多种自然语言处理工具，包括情感分析、文本分类和实体识别等，可以对小说进行情感倾向分析的功能。
3.Microsoft Azure Text Analytics：这是微软的云服务，提供了非常好的文本分析工具，包括情感分析、文本分类、实体识别等功能。
需要注意的是，虽然市场上有很多免费的情感分析工具，但这些工具通常具有一定的局限性，应用效果不如付费工具好。因此，如果需要对小说的情感倾向进行更深入、更全面的分析，建议选择付费工具。