互联网的快速发展，现如今，不论是国内还是国际重大事件，都能马上形成网上舆论。所以，这也促使网络舆情的频繁突发。为了能够提前预防这样事件的发生，不少相关政企部门单位都会加强对网络舆情监测。
但在浩瀚的互联网海洋中，网络舆情监测、分析与挖掘，都离不开海量的数据存储与处理。因此，人工智能技术及大规模分布式计算与存储技术就是其中核心技术之一，也是支持大数据解决方案实现的技术基石。因此，对于网络舆情的监测还需要依靠网络舆情监测系统作为辅助工具。
要借助网络舆情监测系统进行监测，就会面临怎么选择的问题。一般，在系统选择的过程当中，在关键词设定中将有着各种不同的方向，而且关键词的覆盖也决定了整个网络舆情监测的范围，从某种程度上来说，一般网络舆情监测系统在发生的前的方向并不是特别明确，但是在问题发生在第一时间会不断的去考验的处理危机的能力，甚至在设计的时候，本身也都要有一些根据，要做到全面有效，同样也要做到恰到好处，与此同时还应该做到有章可循，系统设计是否合理或者是严谨，也成为了人们在整个舆情信息获取当中最重要的一件事情，如果发生应对不及时的话，很多事情可能持续性的发酵，就很难抚平坏的效果。
对于网络舆情监测系统哪家好，怎么选择，这里就以蚁坊软件的网络舆情监测系统为例：
蚁坊软件的网络舆情监测系统是在大数据的基础上对中文自然语义进行智能的解析与挖掘，聚焦的研究方向有文本挖掘与社会媒体分析、自然语义分析与知识图谱、情感分析等。并且，能过滤重复信息内容，用户不仅可以实时获取新的与之相关的信息资讯之外，还能更大程度提高网络舆情监测的工作效率。用户还可以设定“关键词”检索获取舆情信息，并进行数据整合、分类和分析获取网络舆情监测简报，掌握有价值的资讯，实时了解舆情发展动态变化，发掘各种资讯之间的关连性，把握潜在舆情危机。
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