在信息化时代，舆情监测面临着新的挑战，而人工智能（AI）舆情系统的崛起正为数据的精准性提供了全新的解决方案。在早期的舆情监测中，通常通过“关键词”搭配“与、或、非”的判断逻辑进行数据检索，需要大量人工干预对数据进行二次处理。相较之下，智能化监测采用自然语言处理技术对内容进行多维度识别，从而提升了数据的准确性。
信息爆炸时代与全媒体挑战
随着全民互联网时代的到来，舆情无时不有，而风险则无处不在。中国网民总体规模已超过10亿，使得网络成为人们表达个人意见和观点的重要渠道。社会舆论的转移从线下转移到线上，网络舆情信息成为舆情监测的重要组成部分，为全媒体时代的舆情工作带来了全方位的挑战。
人民在线副总编辑、人民网新媒体智库高级研究员刘鹏飞指出：“智能化舆情管理是行业发展的必然。每日舆情数据总量从百万级扩展到千万级，当前已经达到亿级。如此庞大的舆情信息，远远超过正常阅读的极限，要对海量的信息进行分析，势必要使用人工智能技术对舆情信息进行处理和研判。”
AI舆情系统的突显优势
相较于传统舆情系统，AI舆情系统有着显著的不同之处。人民在线副总经理汪大伟解释，AI舆情系统是指利用人工智能技术进行中文全媒体资讯自动化分析与大数据情报挖掘的综合系统。其与传统系统相比呈现两个明显的转变：从“检索”到“算法”、从“简单计算”到“深度学习”。
AI舆情系统的优势在于对文本类信息的实体识别、语义消歧、知识图谱构建、话题分类、自动摘要和情感分析等多方面进行精确处理。对于图像类信息，系统则进行品牌识别、人脸识别、物体识别和文字识别等有效处理。
汪大伟强调，AI舆情系统提升了数据的精准性，通过自然语言处理技术对内容进行多维度识别，从而提高了数据的准确性。系统利用垃圾分类模型提升数据精准度，通过情感分析技术实时表现舆论状态，并通过学习方法对舆情事件进行自动阶段性总结，给出趋势预测。
对“非确定”信息的监测与应用
AI舆情监测的另一个优势在于对“非确定”信息的监测。传统舆情监测存在一个难题，即对于确定性的“主题监测”相对容易，而对于一些“无主题”的监测则困难。AI舆情系统通过设定主题地域属性、媒体权重、热度属性、行业属性、情感属性、敏感属性，能够快速定位、定性舆情事件，并在此基础上进行信息的抽取、挖掘、聚类和分析，为关联单位提供智能监测、智能预警和智能研判服务。
从“网络问政”到“网络理政”
近年来，市场监管部门越来越注重舆情数据的应用，将一些压力最大、最敏感的行业作为工作关注的重点。汪大伟指出，AI舆情系统提升了信息概括总结的能力，被广泛视为社会治理数据的重要组成部分。政府机构将舆情数据视为社会治理数据的重要组成部分，企业则将其用作大数据风控和智慧营销的重要参考指标。
AI舆情系统通过将经验知识进行推理计算，将某一种经验扩充为某一类经验，实现对未来风险的精准预测。知识图谱功能能够发现未来可能存在的风险，满足用户的深层需求。这些应用推动了“网络问政”向“网络理政”的转变。
智能媒体的发展趋势
近年来，媒体智能化已初步形成三大模式，分别是智慧广电模式、智慧报业模式、商业平台智能化模式。在政策引导与扶持下，我国智慧广电迅速发展，人工智能技术融入广播电
