单纯的舆情系统不能满足的需求
">文本挖掘和分析技术需要进一步发展，尤其要结合行业知识库和语料库的建设。
用户关注面过大，导致信息泛滥，超过了人们的接受能力和处理能力。
系统在结合新媒体传播知识、应急联动机制方面还需要长期实践和探索。
政府机构和行业层面，专门的舆情机构和工作机制还处在探索阶段。
成功的舆情系统建设和应用，必须充分考虑互联网新媒体的传播特点、行业特征（分类标准和行业知识库建设）、互联网立法、应急联动等多种因素。
技术和内容的结合
在实施网络舆情的过程难免会出现尴尬局面：用户需求的“无界”、智能技术的“低能”，对智能技术的研发有更高的期望和要求。因此，单独提舆情技术和舆情内 容都是不能满足用户的需求。目前舆情研判分析基于统计算法的文本挖掘技术，包括：文本分类、文本聚类、文本摘要、倾向性分析等，都需要语料库和行业知识库 的支持，通过建立语料库和行业知识库，可有效提升舆情研判分析的准确率，如：倾向性分析，构建一个面向互联网的倾向性语气词典，建设一定规模的标准数据 集，可大大提高中文倾向性分析的准确性。自动分类的准确率则取决于行业分类体系建设的科学性、以及行业分类语料库的建设和积累。
专家和系统的结合
行业化、服务化是舆情监测分析的发展趋势，将文本分类、文本聚类、文本摘要、倾向性分析等结合语料库和知识库，建立基于SaaS模式的舆情语义分析基础设施，可更好的实现人机结合，提高舆情研判的准确率。
创新服务模式，协作和产业链
从市场角度看，行业化、服务化将是企业舆情系统和舆情服务发展的方向。单纯的软件系统不能完全满足用户的需求，从长远来看，舆情监测和研判需要各个细分市 场SaaS服务模式，创新的软件运营服务模式可以复制推广到手机、PC、汽车等大众消费品领域，为广大企业提供产品质量监测服务。
例如：舆情监测系统根据企业产品的型号和性能指标设置信息分类体系，为公司售后服务和产品设计部门定期提供有价值的情报信息服务。系统采用应用托管式服 务，搭建在软件公司内部，由软件公司的专业人员配置采集源和采集模板，保证在采集源不断变化的情况下，信息采集快速有效。其创新的软件运营服务模式并以完 全复制推广到手机、PC、汽车等大中消费品领域，为广大企业提供产品质量监测服务。
深入知识库的应用和建设
对不同的行业和职能部门而言，互联网舆情管理系统有极大的扩展性，凡是需要对舆情、民情关注的部门都可以通过本系统建立舆情监控知识库，建立舆情事件特征 库、舆情网站库、以及行业知识库，方便的实现对行业和部门关注的问题进行24小时的监控。当突发事件发生的时候，如果遇到类似的情况，可以通过抽取知识库 相关内容进行指导，同样，对外服务的部门，也可以通过知识库，了解所做的事情，对应的部门等相关内容。
