网络舆情监测相关经验总结 舆情监测工作总结( 二 )
2）扩大舆情信息的广度与深度 。舆情信息起源不断趋于多样化，从传统的新闻网站、论坛，发展到微博、微信等社会化网络运用 。网络舆情监测不可能捕获全网信息，但零碎而起的网络言论会在不同网站、网页、网民群体之间快速酿成热门 。精确把握舆情态势，防止监测剖析片面化，须要增长信息起源规模，不断扩大信息采集的广度与深度 。在信息起源的广度上，网络运用类型与站点数目就显得非常主要 。比如，涉军网络舆情采集包含，军事网站及主流媒体军事频道宣布的军事新闻及网民跟帖；军事论坛中，网民的各类贴文；军事博客与网民回帖；微博和微信等社交媒体运用 。其中，资源网微博相对数据开放，与传统博客相似选择其中部分微博 。微信重要限制在个人通信领域，但可以采集微信大众号信息 。扩展采集规模可能会带来大批无关数据，可以在采集器上做出必定限制和过滤规矩，减少采集到过多无关信息 。在信息深度上，解决一些网站须要用户登录、页面分页分层、网页主动探测、用户密码、验证码等问题 。
3）进步舆情监测剖析的主动化水平 。一般舆情体系都包括主动聚类、分类等数据发掘通用功效，进步了舆情剖析的主动化水平[4]，但各类功效的针对性不强，大批工作在实际中仍需繁琐的手工完成，难以满足舆情报告撰写等实际需求 。所以，须要联合实践特色，制订和拓展构造化的模板和定制化的功效，进步舆情剖析工作的效力 。比如，应用舆情报告模板、图形图表模板、观点分类功效等进一步减少手工工作 。同时，可以应用不同站点、不同类型的网页信息，交叉验证舆情信息，加强网络信息的主动融会，进步舆情剖析的精确性与及时性 。在工作流程上，实现网络舆情信息采集、整顿和剖析主动化，能力从复杂的信息收集和整顿中解放出来，集中精神进行舆情剖析和报告撰写工作，进步工作程度和效力 。
4）晋升舆情信息内容剖析的语义化与技巧程度 。信息内容剖析是网络舆情工作的症结 。大多体系都是基于词语匹配完成聚分类义务，以此实现既定的舆情内容剖析功效 。但意义关联的近义词、同义词与相干词的词形不同，必定在精确率与召回率方面存在不足，比如舆情话题追踪、观点分类的性能会受到显著限制 。而且内容雷同或相近的新闻、帖文必定涌现在不同网站页面 。精确关联汇聚这些信息，是全面精确把握舆情整体状态的重点前提 。普遍应用信息，须要开发应用必定的算法，整合语义知识库，能力综合进步舆情信息的语义关联化水平，增强对网络舆情状态的断定 。所以，舆情监测剖析的语义与智能化程度亟待增强 。一个办法是基于语义知识进步剖析的精确水平；再一个是应用当前的最新技巧 。比如，深度学习办法在很多范畴已经证明了其有效性，综合应用 word2wector、深度神经网络等晋升内容剖析的精确水平 。
【网络舆情监测相关经验总结 舆情监测工作总结】
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