En la era de Web2.0, el contenido generado por el usuario (UGC) proporciona una valiosa fuente de datos para ayudar a comprender a los consumidores y impulsar negocios inteligentes. Las técnicas de minería de texto, como el análisis semántico y el análisis de sentimientos, ayudan a extraer información significativa incrustada en el UGC. Sin embargo, la investigación sobre la minería de texto del UGC para aplicaciones comerciales de comercio electrónico implica conocimientos interdisciplinarios, y pocos estudios han resumido sistemáticamente el marco de investigación y las direcciones de aplicación de la investigación relacionada en este campo. En primer lugar, basándonos en la práctica del comercio electrónico, en este estudio derivamos un marco general para resumir la investigación principal en este campo. En segundo lugar, se presentan técnicas de minería de texto ampliamente utilizadas, incluido el análisis semántico y de sentimientos. Además, analizamos el estado de desarrollo del análisis semántico en términos de representación de texto y comprensión semántica. Luego, se presentan la definición, desarrollo y clasificación técnica de las técnicas de análisis de sentimientos. En tercer lugar, discutimos las direcciones principales de la minería de texto para aplicaciones comerciales, que van desde la detección de UGC de alta calidad y la creación de perfiles de consumidores, hasta la mejora de productos y marketing. Finalmente, se enfatizan las brechas de investigación con respecto a estos esfuerzos y se proporcionan sugerencias para trabajos futuros. También ofrecemos direcciones prospectivas para futuras investigaciones.