终检评审通过 创新训练 520计算机科学技术 通信网络国家级

社交网络为公众提供了一个进行信息获取、信息互动、情感宣泄和观点碰撞的空间。同时由于社交网络的开放性、匿名性和自由性，能够在公众进行互动和交流的过程中将用户的观点、态度和情感进行聚集和放大，逐渐成为了社会舆论的放大器并促进了网络舆情的形成。凭借庞大的用户量和可观的流量，社交网络已经成为了舆论场的传播新内核以及舆情产生、发酵、演变的核心阵地。同一热点舆情信息的传播跨越不同的社交网络平台，且传播速度快、覆盖人群广、用户交互频繁，不同社交网络平台的用户对于同一热点舆情事件关注视角往往不尽相同，且传播与演进趋势也有显著的差异。需要综合跨网络、跨平台的多源异构的社交网络跨媒体大数据之间的互补性，建立社交网络热点舆情的全面动态地感知机制，实现社交网络热点舆情信息智能分析与挖掘。本项目旨在面向社交网络的舆情感知与监测领域，利用深度学习技术，情感分析及自然语言理解等技术，实现社交网络舆情的实时感知及监测，并基于分析的结果自动生成舆情报告。项目的落地能够实现舆情监测任务的智能化与自动化，为相关部门的舆情监测与治理提供支撑。