如果你无意中看到拥有300多万粉丝的@saya一的微博，一定会觉得她是个“岁月静好”的姑娘。然而，9月9日，她遛狗不牵绳，并殴打发生争执的孕妇致其先兆性流产。该事件通过微博、微信社交化媒体的迅速地二次传播，医院诊断报告等资料图片的微博迅速受到网民关注，当日转发量达13.4万次，评论11.2万条，瞬间引发一个社会热点话题，导致社会舆情热点呈现病毒式爆发趋势。网友对该网红的评价更是不堪入目，严重的影响到了苦心经营数年的形象。如果该网红能提前了解到舆论导向，及时发表声明道歉、补偿等进行补救，相信造成的影响不会如此巨大。可见及时掌握舆情动向有多么重要。

同样，企业在发展的过程中也会出现很多问题，而最常见却又影响重大的就是公共危机事件。此时舆情监测就显得尤其重要，但人工监测已经远远不能够满足当代企业对舆情监测的需求，需要选择一个具有强大的技术团队的互联网信息采集和智能处理技术系统，使企业掌握其主体在互联网的舆论导向，可以轻松的帮助我们在黄金的时间效应内做好完全的准备，快速处理好出现的公共危机。

红麦舆情监测系统在舆情领域有多年的研发经验，具备业内领先的技术，核心技术包括全文检索技术、语义分析技术、机器学习技术、自动分类技术等。技术水平已经达到了行业的领先水平。

全文检索技术是以多年信息检索经验为基础，融合最新的人工智能、信息检索、数据挖掘的研究成果，用以帮助用户解决海量信息的智能检索。具备字词混合索引模型，分段索引技术，扩展布尔检索等特点。同时红麦监测系统具有一套先进的中文自然语言处理引擎，对检索出的内容进行智能的语义分析。包括中文智能分词、语义分析算法、自动化学习机制，从海量数据中为用户自动提供精准匹配出的用户需求内容。自动分类技术具有领先的速度与准确性。可实现对新闻、论坛、博客等内容的自动分类，大大减少手工劳动的工作量，提高处理的准确性。

不仅如此，红麦软件还研发出拥有自主知识产权的具备机器学习能力的情感训练系统。通过系统自动判断的舆情的准确度可以达到60-70%，通过情感训练后准确度可以达到80%以上，对系统训练越多，准确度就越高。红麦软件最早服务的部分客户系统自动判断的准确度可以达到95%以上。红麦文本挖掘技术可挖掘文本的特征信息，包括关键词提取、术语提取、基于模板的信息抽取、基于语义词典的概念转换、基于浅层句法分析的语法特征提取、基于浅层语义分析的语义特征提取、基于文本分类的文本类别信息获取等操作。

红麦舆情监测系统在长期的不断试错和实战中不断完善系统中成功迭代4个大版本，确保产品上至整体架构、下至每个功能细节的设计均经过认真推敲，并以最佳的解决方案予以实现，技术水平达到行业的领先水平，可支持各行企业进行舆情监测，更好的调整企业战略布局掌握主导权。