本文针对高校网站群舆情监控，提出了一种基于情感分析技术的应用方案。该方案结合文本情感分析，能够快速识别负面舆情，满足高校管理部门对网站内容监测与热点追踪的需求，为保障信息安全提供技术支持。

关键词：情感分析技术；高校网站群；舆情监控；内容监测

随着互联网技术的发展，高校校园中移动互联网终端设备普及，信息安全任务加重。掌握网络舆论主动权，构建强势舆论宣传，成为信息安全工作的核心。网络舆情是信息安全的重要组成部分，正面舆情助力决策，负面舆情需及时控制以避免不利影响。当前，高校网站数据量大，简单的关键词过滤和人工值班已不适应管理需求，亟需构建高效的内容舆情监控系统。

一、相关研究回顾

网络舆情分析是新兴课题，涉及获取舆情信息和处理分析预警两个方面，技术层面包括文本分类、情感分析等自然语言处理技术。

（一）文本分类

文本分类旨在推断文本的标签集合，包括文本表示、特征选择与提取、分类器训练等过程。传统文本分类方法使用词袋模型，但存在稀疏性导致匹配效果不佳的问题。近期研究采用深度神经网络进行文本表示建模，提高了建模和抽象表现能力。

（二）情感分析

情感分析是应用自然语言处理对情感语料进行主观情绪抽取，确定文本情感倾向或态度的技术。情感分析技术分为基于词典和基于机器学习两大类。

二、舆情监控系统的关键技术

舆情监控系统是实现高校网站群舆情监控的信息系统，整合信息技术，满足网络舆情监测和专题追踪需求。系统设计包括信息搜集、数据预处理、数据分析三个模块。

（一）信息搜集模块

信息搜集是舆情监控的基础，涉及论坛、新闻网站、二级单位网站等多个信息源。信息采集工具基于网络爬虫技术，可根据需求选择不同的网络爬虫。

（二）数据预处理模块

数据预处理包括网页内容提取和中文分词技术。网页内容提取需过滤网页噪音，提取正文。中文分词技术将中文文本切分成有独立意义的词。

（三）数据分析模块

数据分析模块负责对预处理后的数据进行加工处理，实现舆情发现和监控。包括需求分析、舆情内容分类、舆情情感分析和舆情预警分析。

三、反思与总结

高校网站群是信息流动和观点表达的重要渠道，舆情监控对信息安全至关重要。本文研究了高校网站群舆情监控系统的设计与关键技术，随着技术发展，系统功能和监控方向需不断改进和完善。