La investigación identifica y fundamenta el problema de la deterioración de la calidad en la clasificación de sentimientos de colecciones de texto idénticas en composición y características, pero escalonadas en el tiempo. Se muestra que la calidad de la clasificación de sentimientos puede caer hasta un 15% en términos de la medida F durante un año y medio. Este artículo presenta tres enfoques diferentes para mejorar la clasificación de texto por sentimiento en colecciones de texto actualizadas continuamente en ruso: utilizando un esquema de ponderación con complejidad computacional lineal, añadiendo léxicos de vocabulario emocional al espacio de características y representación distribuida de palabras. Se comparan todos los métodos y se muestra cuál método es más aplicable en ciertos casos. Se describen experimentos que comparan los métodos en colecciones de texto suficientemente representativas. Se muestra que los enfoques sugeridos podrían reducir el deterioro de los resultados de clasificación de sentimientos para colecciones escalonadas en el tiempo.