多源多模数据覆盖
随着新媒体发展,舆论战场已经从博客、论坛迁移到微博、短视频等平台,大量视频、图片、音频等信息交织在一起,文本也变得更加碎片化,如何能覆盖这些多源多模态数据成为一个难题。
数据处理质量与时效性对立
舆情行业需要处理大量多源多模数据,并进行实时分析和监测。但是,处理大规模的多模数据集需要强大的计算能力和高效的算法,以确保数据的准确性和及时性,已成为行业今天不得不面对的难题。
数据分析复杂性
舆情需要从大量文章中锁定还有反讽、隐含意义、暗示等文本,如何让系统快速准确识别这些文本一直是行业痛点,因为文本识别准确问题导致了立场、情感、对立面分析等业务无法顺利进行。
预测不确定性
随着舆情行业发展,不仅要及时发现,还要能够做出预测,而由于舆论的复杂性和不确定性,准确地预测舆情变化仍然是一个困难的任务。