En los sitios web de comercio electrónico y en los micro-blogs relacionados, los usuarios proporcionan reseñas en línea expresando sus preferencias sobre varios artículos. Tales reseñas suelen estar en forma de comentarios textuales y representan una fuente de información valiosa sobre los intereses de los usuarios. Recientemente, varios trabajos han utilizado los textos de las reseñas y su rica información relacionada, como las palabras de las reseñas, los temas de las reseñas y los sentimientos de las reseñas, para mejorar los sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo y en calificaciones. Estos trabajos varían entre sí en cómo explotan los textos de las reseñas para derivar los intereses de los usuarios. Este artículo ofrece una encuesta detallada de trabajos recientes que integran textos de reseñas y también discute cómo se explotan estos textos de reseñas para abordar algunos problemas principales de los algoritmos estándar de filtrado colaborativo.