3）提高輿情監(jiān)測分析的自動化程度 。一般輿情系統(tǒng)都包含自動聚類、分類等數(shù)據(jù)挖掘通用功能 ， 提高了輿情分析的自動化程度[4] ， 但各類功能的針對性不強(qiáng) ， 大量工作在實際中仍需繁瑣的手工完成 ， 難以滿足輿情報告撰寫等實際需求 。所以 ， 需要結(jié)合實踐特點 ， 制定和拓展結(jié)構(gòu)化的模板和定制化的功能 ， 提高輿情分析工作的效率 。比如 ， 利用輿情報告模板、圖形圖表模板、觀點分類功能等進(jìn)一步減少手工工作 。同時 ， 可以利用不同站點、不同類型的網(wǎng)頁信息 ， 交叉驗證輿情信息 ， 增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)信息的自動融合 ， 提高輿情分析的準(zhǔn)確性與及時性 。在工作流程上 ， 實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情信息采集、整理和分析自動化 ， 才能從繁雜的信息收集和整理中解放出來 ， 集中精力進(jìn)行輿情分析和報告撰寫工作 ， 提高工作水平和效率 。
4）提升輿情信息內(nèi)容分析的語義化與技術(shù)水平 。信息內(nèi)容分析是網(wǎng)絡(luò)輿情工作的關(guān)鍵 。大多系統(tǒng)都是基于詞語匹配完成聚分類任務(wù) ， 以此實現(xiàn)既定的輿情內(nèi)容分析功能 。但意義關(guān)聯(lián)的近義詞、同義詞與相關(guān)詞的詞形不同 ， 必然在準(zhǔn)確率與召回率方面存在不足 ， 比如輿情話題追蹤、觀點分類的性能會受到明顯限制 。而且內(nèi)容相同或相近的新聞、帖文必然出現(xiàn)在不同網(wǎng)站頁面 。準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)匯聚這些信息 ， 是全面準(zhǔn)確把握輿情整體狀況的重點前提 。廣泛利用信息 ， 需要開發(fā)利用一定的算法 ， 整合語義知識庫 ， 才能綜合提高輿情信息的語義關(guān)聯(lián)化程度 ， 加強(qiáng)對網(wǎng)絡(luò)輿情狀況的判斷 。所以 ， 輿情監(jiān)測分析的語義與智能化水平亟待加強(qiáng) 。一個方法是基于語義知識提高分析的準(zhǔn)確程度；再一個是利用當(dāng)前的最新技術(shù) 。比如 ， 深度學(xué)習(xí)方法在很多領(lǐng)域已經(jīng)證明了其有效性 ， 綜合利用 word2wector、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等提升內(nèi)容分析的準(zhǔn)確程度 。

以上關(guān)于本文的內(nèi)容，僅作參考！溫馨提示：如遇健康、疾病相關(guān)的問題，請您及時就醫(yī)或請專業(yè)人士給予相關(guān)指導(dǎo)!

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