捕捉互联网观点,从量级趋势上诊断该观点的支持、传播数量,从声量上诊断该观点是否具备关注度与传播度,能否形成舆情。
基于具备一定关注量级且经过二次传播的舆情,甄别传播节点,提取节点调性,分析节点影响力,摹画舆情传播路径。
在不透露任何网民个人数据的情形下,对舆情参与者的共性特征进行勾勒,如性别、年龄、地域及兴趣点。
从互联网海量舆情中,机器自动识别、挖掘、聚类事件,分析事件热度,梳理事件来龙去脉,基于事件做舆情全面分析。
从海量语句中,提取识别观点语句,定性语义正负倾向,提取主要观点,挖掘敏感言论,舆情健康度打分。
提供预警功能,当关注舆情的讨论量或负面数量到达阈值时以短信或邮件方式通知客户,不错过舆情黄金时间。
依托百度丰富自有数据与领先搜索技术,拥有来自互联网搜索引擎、社交平台、新闻博客及电商平台等的海量数据。
多年自然语义分析技术积累,机器学习反复修正,不用纠结“苹果”是水果还是手机,“呵呵”是喜欢还是无语。
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