Là một điểm đến hấp dẫn, ngành du lịch Việt Nam thu hút lượng lớn khách du lịch và trở thành ngành mũi nhọn đóng vai trò quan trọng trong tổng sản phẩm nội địa (GDP) của đất nước. Lượng khách du lịch lớn kéo theo sự phát triển của lĩnh vực khách sạn, đặc biệt là dịch vụ kinh doanh khách sạn trực tuyến. Ngày nay, sự bùng nổ của các nền tảng xã hội và các trang thương mại điện tử đã giúp doanh nghiệp có lượng lớn dữ liệu thu từ các phản hồi của khách hàng. Khai thác được nguồn tài nguyên vô tận này sẽ giúp doanh nghiệp có lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ. Trong phạm vi nghiên cứu này, phân tích quan điểm trong cảm xúc của khách hàng dựa trên những đánh giá, bình luận được tập trung xem xét. Phân tích cảm xúc rất hữu ích giúp cho nhà quản trị doanh nghiệp nắm bắt và hiểu rõ nhu cầu, mong muốn của khách hàng. Từ đó, đưa ra các chiến lược phù hợp để phát triển và cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ. Dữ liệu của bài nghiên cứu được thu thập trên nền tảng du lịch trực tuyến agoda.com với 272.835 bình luận. Nghiên cứu sử dụng mô hình học máy và các thuật toán Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Random Forest (RF) và Naïve Bayes (NB) để đánh giá và phân tích quan điểm khách hàng trong lĩnh vực kinh doanh khách sạn trực tuyến tại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu có độ chính xác cao lên đến 90% ở cả hai loại ngôn ngữ tiếng Anh và tiếng Việt.