慧科訊業為了提高內容識別的準確性，大部分網路輿情監測系統類似慧科訊業輿情數 據分析站系統等採取了專業化發展的策略，透過面向特定領域的知識、經驗和基礎數 據的積累與不斷更新，逐步建立起輿情監測系統在特定領域內的服務特長和功能優勢。

慧科訊業在中文自然語言處理方面積累了豐富的經驗，多年來一直致力研發語言學及人工智慧技術，併為了更好地服務兩岸四地的客戶，對普通話和粵語的分析大力投入，使其在中文語意分析上更勝人一籌。

目前世界範圍內的平均精準度約為66%，中國最高可達75%，因此任何基於此技術的產品都會存在一定程度的誤差率。建議可以用知於微輿情，研判功能的技術支撐為NLP即自然語言處理技術，自然語言處理是人工智慧中最為困難的問題之一。知於微輿情的研判功能平均準確度在70%左右，並且於哈爾濱工業大學成立“聯合自然語言處理實驗室”，深入研究並提升NLP技術，不斷的將先進的成果應用於國雙產品體系當中。

輿情監測的資料來自網際網路大資料，然後透過分類、聚類、排重、分析等技術手段進行輿情分析，下面以西盈輿情監測系統講一下：

最後是輿情監測系統，經過前兩個階段的採集和分析，輿情監測系統裡的資訊已經被過濾、篩選、分類，在輿情監測系統裡的資訊就很準確了。輿情繫統能夠對自動預警，將負面訊息推送給使用者，也可以建立專題生成報告，輔助科學決策。

經過這樣的過程，輿情監測系統的資訊是很準確的，不會遺漏資訊，並且對於相關輿情能夠做到“一網打盡”。

輿情繫統現在都是主打對資訊進行全面、及時、準確的監測，但是系統和系統之間還是有差別的。西盈輿情監測公司對於輿情監測系統的判別有以下建議：1、資訊預警是否及時。網路的資訊量大，能否被迅速的採集下來，透過輿情繫統給使用者預警是一個很關鍵點因素，這就要求輿情公司的採集技術有一定的優勢。2、系統是否穩定 。輿情監測系統由於要對海量資訊進行儲存和分析，對系統的穩定性要求較高，很容易崩潰的系統不是首選。3、是否能夠滿足定製需求。比如境網路站的資訊、定向網站的採集，這些網站的採集有一定的難度。西盈輿情監測在這一領域有十年的成熟的經驗和案例，服務的使用者涉及各行各業，你可以去官網詢問一下。