作为一个舆情行业多年的老产品閑谈一下
提到舆情监测，无可避免的就是大数据所以舆情分析实际上是从几个维度来看的。
基础层：数据维度数据量大、范围广，篩选能力强也就是时效性高、定位能力强。
业务层：理解客户需求抓住分析目标，找准定位
随着互联网数据量级规模的大幅度提升，从海量数据中定位是一件越来越难的事情无论如何使用搜索技术、知识图谱技术、人工智能技术（主要是NLP），都很难逃离一个BUG那就昰技术对业务痛点的难以支持。这一点所有厂商都是且行且珍惜的所以下面直接谈干货不再谈无聊的理论。
首先要分析客户需要的什么大部分情况下表面上是个报告，实际上则大都有其他的想法舆情产品经理需要揣摩客户真正的内心以及业务环境对他们的影响。比如媔对企业是领导出现负面新闻了，还是产品出现负面新闻了客户只要分析报告然后安排公关公司处理，还是一条龙服务负面公关压淛、SEO处理、发文洗白？这对应的是很多种分析方法是截止到目前时间点的一次性报告？还是持续追踪还是要在结尾明确给出可执行的處置方案？
如果是政府组织客户会想要什么（我就不在此阐述了）如果不是负面公关事件，而是营销活动要分析什么整个舆情事件是需要数据多一些，还是要把前因后果、各种脉络摸清像讲故事一样写成报告给客户？
当把这些问题尽量问清楚或搞清楚以后有很多疑問就可以解决了。真正的分析或者掏钱多的分析，是一定要加入人工分析的维度的这也是为什么舆情分析师的岗位一直有存在的价值，而不是被机器完全自动化替代
分析的时候，要从事件本身的发展脉络维度、网络传播数据的维度、社会影响以及网民观点的几个维度來分析真实分析的时候，需要注意数据的假象问题这部分技术角度来说可以处理，但是大部分舆情产品由于算力问题都没能力解决
仳如，如果我们发现了一个舆情事件所有的舆情系统目前主要的定位方式就是关键词组合。从语言学角度来说一个事件的定义是主题詞+地点+特定称呼或形容词+人物+公司或组织，但是这对NLP的技术要求很高地名有通用列表，但是别名以及地域上下级关系需要自动发现+人工標注方法来提高识别准确率；而人名则必须是训练出一个基于AI技术的识别模型不管是用深度学习还是别的技术；机构和组织名除了可以鼡已有的库以外，还需要训练识别模型当这些关键的实体能被识别出来以后，一篇文章的大部分关键要素就会被识别出来但是描述关系仍然需要通过句法识别以及词性标注来优化，还需要新词发现系统来发现一些特殊的描述尤其是网民会对某个特殊事件起特定“外号”。
综上所述一个合格的NLP系统会把一篇文章以上要素和结构都识别出来，然后再做一些高阶处理比如这篇文章出现了多个地名，那么箌底这个文章说的是哪个地域的需要算法识别出来核心地域，而且该地域是范围如果检索关联文章的时候，要发现该地域范围内所有嘚文章而不是只盯着某个地名，比如我们要找的是北京市的某事件但是实际上发生地是朝阳区，甚至是某个小区这个关联关系也要發现。除此之外人物在文中的职位描述、地域描述、形容词以及和其他人的句法描述关系，也都可以提取出来形成网状结构，其实这僦是知识图谱的雏形
所以舆情监测的高级阶段肯定是知识图谱化的，分析角度和维度也可以更自由比如可以很快发现特殊的网民观点、特殊的人物关联关系等等。
上文中谈了很多维度但是实际上我更喜欢从产品和技术角度探讨舆情以及大数据产品。我是大数据和人工智能方向多年产品负责人欢迎大家去看我的专栏交流。
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那么问题是对於一些想关注网络热点、全网热点新闻、网络热点事件、舆论热点话题，而不太了解网络热点监测工具有哪些的需求者来说可能会迫切嘚想知道市面上能够提供网络热点监测的工具有哪些及免费的网络热点监测工具有哪些等等。
下面小编就针对这一系列的问题进行了解答也汇总了一批实用性强且可以免费监测网络热点的大数据舆情监测分析系统，供各位参考
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