互联网舆情管理系统主要包含哪些技术？

以新浪舆情通-政企舆情大数据监测系统为例，应用到了以下5大核心技术：

1）大数据采集、挖掘技术

网络舆情主要通过新闻、论坛、微博、公众号、博客等渠道形成和传播，网络舆情监测系统依靠强大的大数据计算能力实现了全网信息的实时收集、挖掘和智能检索，保障信息的及时性和完整性。

2）大数据处理技术

快速将数据去重、内容分类，噪音识别等，保障数据的精准度。

3）自然语言处理、图文智能分析等技术

通过词法分析、语义分析等先进技术，判断内容的情感属性，并优先展示涉及敏感的信息，让舆情监测系统在分析方式、分析对象、分析能力等方面更加“智能”，数据更加精准。

4）音视频处理技术

通过通过语音识别、视频处理等技术，将音视频信息转化为文本，实现对音视频信息的分析、分类与检索。对字幕和弹幕的提取和处理能更进一步了解用户的关注点以及情绪。

5）OCR 技术

通过 OCR 技术将中的信息识别为文本，实现对信息的分类与检索。用户只需要设置监测内容的关键词方案，即可实时获得相关的全网内容信息。

有两大类，一类是主观性：主观、客观、中性；一类是情感倾向：褒义、贬义、中性。

文本分析的话，主要是对词、句子中观点的挖掘。你所说的机器学习法，现在基本用于对**观点的打分系统吧。基本上就是利用分类计数，对文档中存在的情感进行分类的。

就我个人理解而言，我认为机器学习法只是情感文本分析的方法论之一，至于数据挖掘，也是通过对文档的数据收取，进行情感分析的。也是对情感文本分析的方法论之一。

所以，情感分析是主体的话，文本分类、机器学习、数据挖掘都是方式方法。这些方法可以共同应用在一个情感分析中，也可以分别独立存在。目前英文类的文本情感分析比较多，中文类的相对少一点，你要做这方面的研究路漫漫其修远啊。嘿嘿。

关于情感分析文本相似性和语句推断等都属于常见中文分词应用中的语句关系判断回答如下：

情感分析,文本相似性和语句推断等都属于常见中文分词应用中的语句关系判断如下情感分析、文本相似性和语句推断都是中文自然语言处理中的常见任务，需要进行语句关系判断。

其中，分词是中文自然语言处理中的基础步骤，可以将句子切分成有意义的词语，为后续任务提供基础。

在情感分析任务中，需要对文本的情感进行分类，通常采用机器学习算法，对文本进行特征提取和分类。文本相似性任务是指比较两个文本之间的相似度，通常采用词向量模型进行特征提取和相似度计算。

语句推断任务是指给定前提和假设，判断假设是否可以从前提中推出，通常需要进行逻辑推理和语义理解。这些任务都需要进行语句关系判断，对中文自然语言处理具有重要意义。

资料扩展：

情感分析是指通过文本来挖掘人们对于产品、服务、组织、个人、事件等的观点、情感倾向、态度等。情感分析是随着互联网发展而产生的，早期主要用于对网上销售商品的用户评语的分析，

以便判断用户对其所购商品是“喜欢”还是“不喜欢”。后期随着自媒体的流行，情感分析技术更多地用于识别话题发起者、参与者的情感趋向，

从中判断或挖掘话题中的价值，由此来分析相关舆情。情感分析的应用十分广泛，其研究领域涉及自然语言处理、信息检索、机器学习、人工智能等。

领域依赖是指文本情感分析的模型对某一领域的文本数据非常有效，但是将其应用于其他领域的时候，会使得分类模型的性能严重下降。

深度观点文这节课是我比较重视的一节课，老师在这节课的开头给出了课程的主要内容，由以下六个部分组成：

1 什么是深度观点文？

2 观点的确定。

3 观点文架构：内在逻辑关系的建立。

4 如何支撑观点？

5 观点文信息的稀缺性和实用性加持。

6 写作的一些小技巧。

现在就从第一点开始。

一，什么是深度观点文？

观点文不是议论文，前者的观点和论述过程不如后者那么严谨，议论文不适合新媒体的话语环境。

观点文是一种有明确观点，同时具备深度，力度和温度的文章。深度指的是不能泛泛而谈，要有一定的深意；力度是你的观点要直击人心，给人力量；而温度是指你的观点文有人情味，引发读者的情感共鸣。

多读一读如“十点读书”之类的公众号大号，多揣摩他们的公众号文章，并且尝试投稿。

二，如何确定观点？

老师推荐了一本书——《哈佛的6堂独立思考课》，书里教会了我们按照一个什么步骤来思考一个问题。要想拥有一个逻辑缜密，条理清晰的观点，首先要做的就是分清楚你对这个问题的已知和未知部分。

对于如何确定观点，老师提出了五个“多多”。

1 多多问为什么 。看到一个现象或者事件时，多问一句为什么，往往能让你比别人多看到一些内在的东西，有利于培养你独立思考的能力。

2 多多看光环外。 学会将视线转移到聚光灯以外，看看那些光环外的人或物有什么可以挖掘的观点。比如袁弘外的张歆艺，既蹭到了袁弘的热度，又写出了别人看不到的角落。

3 多多熬毒鸡汤。 走与心灵鸡汤相反的路，在平时的阅读积累中，善于总结他人的观点，结合当下的热点，加以理论支撑，熬制成一碗毒鸡汤。

4 多多理论引申。 持续输出的同时一定要主动的输入，包括看一些理论书籍。情感类的作者要多看看心理学，情感类的书籍。

5 多多总结特质 。比如人物的特质，用几个数字关键字来概括。还可以总结一个节目或一本书的特质，进而展开论述。

三，观点文架构：内在逻辑关系的建立

1 最常用的：平行架构。在主观点的框架内，分观点之间没有顺序关系，递进或因果等逻辑关系，只需要一层一层地平行论述。

2 最易操纵但却需要理论支撑：因果结构。提出问题和解答问题，对解答问题的能力有所要求。

3 最抓人的：递进结构。一层比一层更加深入，对逻辑能力有所要求。

4 其他结构：正反评价，比较结构等。

（1）正反评价结构：主要讨论相反的事项，如正面和反面，积极和消极，优点和缺点等，讨论时无需考虑顺序。

（2）比较结构：原则是先讨论最重要或者差异最大地事项，再讨论次要的事项。

四，如何支撑论点？

1 分论点确定：两步走战略。

第一步：围绕你的主论点的人或物，想一下它一共有几个方面，然后分别思考，归纳分论点。

第二步：围绕主论点，思考一下从现象得到这个结论需要几步，这几步就是你的分论点。

2 素材填充：两大思路，三个方法。

两个思路：

第一个思路：你的分论点是在素材的基础上得出来的。

第二个思路：确定了分论点再去寻找合适的素材。

三个方法：

（1）搜案例，比如用我之前总结复盘的搜素素材的方法搜集案例。

（2）编故事。适当的编一些合适的故事，充实你的文章。

（3）上数据。用数据说话。

五，观点文信息的稀缺性和实用性加持。

观点文的稀缺性：角度和观点稀缺要避开别人已经写过的观点和角度，理论和方法的稀缺，临时去搜一些理论知识。

观点文的实用性：实用性有三个境界。第一个是别人愿意看，第二个是文章能够启发别人，第三个是文章能够指导别人。

在文章最后提出一些建议，建议需要具有针对性，实用性和科学性。

六，写作的一些小技巧。

1 素材如何搜集。

（1）主题素材的确定。从新闻热点，社会现象，小说影视情节入手，找到自己想写的主题。

（2）小素材搜集。可以查看我前面几个搜集写作素材的课程复盘。

（3）如何组织素材。选择与主题高度契合的，名人故事，可读性强可以引发共鸣的故事。素材的插入不能生硬，必须有合理的过渡和总结。素材不要过长，以免喧宾夺主。

（4）素材库的建立。

2 金句的积累，提炼和恰当应用。

（1）金句的积累。名人名言，书中好句，电视**中的台词等。主要是日常积累和临时检索。

（2）金句的写作和提炼。

a 2个写作句式。

第一个句式：ABBA句式。比如木心的名言：岁月不饶人，我也未曾饶过岁月。“

写出这种金句有四个思路。第一个就是重新定义，比如”时间打不败爱情，因为爱情本来就是时间。“

第二个是抓住从属关系，比如”孩子从来都不属于父母，但父母却永远属于孩子。“

第三个是正反对比，比如”原以为恋爱可以填补空虚，没想到制造空虚的偏偏是爱情。“

第四个是主动和被动的切换。比如尼采曾经说过”当你在凝视深渊的时候，深渊也在凝视你。“

第二个句式：ABAC句式。前后两个句子中都有A，但是也有B和C的差异。

写出这种金句的几个思路。第一个是B和C形成对比，比如《后来的我们》的宣传语”后来的我们为了谁四处迁徙，为了谁回到故里；后来的我们有多少衣锦还乡，有多少放弃梦想。“

第二个思路是B和C形成递进。比如”别人这么努力是为了生活，我这么努力是为了生存。“

第三个思路是B和C形成因果关系。比如”我这一生都在爱里旋转，却不曾想我这一生都在爱里眩晕。“

b, 3种提炼思路。

第一个思路是拆字法。将你文中的核心词进行结构的拆解得出一个好句子，比如”想“，拆解为：和你相跟的影子萦绕心头，日复一日，连成了爱情。

第二个思路是具象法。将抽象的名字具体化让人可以感知。比如”你是我温暖的手套，冰冷的啤酒，带着阳光气息的衬衫和日复一日的梦想。“

第三种思路是拔高法。将你文中想表达的思想提高一个境界。

（3） 金句的引用。

口诀：故事结束必总结，总结必有金句上。开头结尾金句忙，两头必要一头上。

3 如何用心理学等理论知识对文章进行加持？

（1）日常阅读+提炼整理

推荐书籍：

《改变你一生的108个心理学法则》五星推荐，必读。

《婚姻心理学：婚姻是最好的修行》

《幸福的婚姻》

《怪诞心理学》

（2）临时现搜+理解运用。

4 如何让研究方法为自己的文章加分？

（1）调查法。使用调查问卷，将调查结果放在文章里。

（2）文本情感分析法。确认文本粒度级别和抽取方法。粒度级别分词语，句子和篇章三个级别。抽取办法使用的微信读书，搜出老舍的《月牙儿》，在书中搜索关键词“月牙儿”，剔除一些无意义的句子，剩下的拿来分析。

内心戏不要太多。 有些女孩子，碰到喜欢的人在三十米开外，脑子就开始胡思乱想。少女情怀总是诗，你可能为了偶遇好好打扮，并想象了剧情的发展，谁知到最后竹篮打水一场空。要记得内心戏就是独角戏，过度使人悲伤，爱就要大胆说出来。

文本情感分析根据文本大小可以划分为单词，句子级和篇章级，根据不同的分析目的，可以分为主客观分析(作者对客观事物的分析)和主观分析(作者自己的体验);根据处理方法的可以分为基于词典的情感分析和基于机器学习(SVM方法，神经网络和朴素贝叶斯方法)的情感分析;根据是否有人工参与，可以分为非监督和监督分类方法，区别在于是否需要人工情感标记。算法，主要的改进是通过依赖分析，围绕情感词，进行情感倾向性分析。

情感分析也被称为意见挖掘。情感分类涉及多个领域，如自然语音处理，人工智能，自动文本分类，文本挖掘，心理学等。它主要用来判别自然语言文字表达的观点，喜好以及感受和态度等相关的信息。