В данной работе представлены подходы для решения задачи улучшения классификации текстов по тональности в динамически обновляемых текстовых коллекциях. Предлагается три метода решении обозначенной задачи, принципиально различающихся между собой. В данном случае для классификации текстов по тональности используются методы машинного обучения с учителем и методы машинного обучения без учителя. Приведены сравнения методов и показано в каких случаях какой метод наиболее применим. Описываются экспериментальные сравнения методов на достаточно представительных текстовых коллекциях.