以全网数据分析、智能语义分析为技术支撑，全方位整合传统媒体、门户网站、微信、微博、论坛、广播电视等舆情信息，可实时追踪热门舆情信息。向用户提供实时舆情跟踪、阶段性舆情研判、专题性舆情分析等服务，为品牌评估、学术研究提供有力数据支持。

某品牌通过网络进行产品宣传推广，通过清博舆情系统可进行实时跟踪，让企业充分的了解产品宣推的传播效果、网民讨论度，让企业及时了解产品推广效果，为品牌营销带来极大的便利性。同时也可根据产品属性生成新产品的竞品报告，知己知彼。

某企业/个人遇到了舆情危机，通过清博舆情，进行舆情事件的相关数据分析，可评估出舆情事件的大小，推演舆情的发展方向，并了解网络口碑与观点，让企业/个人掌握舆情事件发展的主动权，做好相应的处理工作。

某机构可以通过清博舆情系统进行日常网络舆情跟踪，借助系统进行全网数据收录，清洗出网络各平台的负面、投诉类信息，及时的了解网民的心声，保障网络舆论安全，广开言路，凝聚共识，从而提升服务效率与口碑。

某高校借助系统，对全网进行跟踪，如热门论坛、贴吧、微博，各大网媒门户网站实时跟踪，收集重大行业政策信息，行业热门事件，第一时间发现负面舆情，收集网友反馈，快速掌握民众关注焦点和心理变化，掌握舆论指向，迅速研判对策，制定正确的议题管理。

创建方案提供两种模式：标准模式与高级模式，满足不同用户对于方案创建的操作需求；支持方案所属分类自定义；支持地域词多选，支持行业分类设置，支持内容分类筛选，根据用户设置的方案条件，自动进行数据匹配。

创建方案时可以根据实际需要筛选内容分类：全部、社会、经济等等二十九个行业类别，进一步提升所关注舆情信息的数据精确性，有的放矢地进行舆情信息监测。

舆情总览页面展示当前方案近一月数据汇总分析各项图表，包含数据总量、主流媒体发文数量、当日发文量、数据平台分布占比图、情感属性分布占比图、各平台数据分布总量、数据趋势图、热门文章、最新负面信息、主流媒体最新发文等。

信息汇总页面提供普通、精简、OCR识别等3种视图，展示当前方案下匹配到的所有数据的列表，列表包含文章标题、摘要、时间、发布人、发布平台等、发布地区、IP归属地数据字段，点击单条信息，可以进入查看文章详情。支持多项筛选条件组合筛选，定向信源和重点信源关注、人民网留言等筛选，同步支持收藏、人工预警、情感纠错、一键复制、单篇文章溯源功能操作和文章数据批量下载、微博平台互动数据采集等功能。

定向信源页面选择个人设置的重点关注信源进行信息筛选，支持多项筛选条件组合筛选，定向信源和重点信源关注、人民网留言等筛选，同步支持收藏、情感纠错、一键复制、和文章数据批量下载操作。

从数据汇总、媒体类型占比、舆情指数、情绪走势、情绪分布、情感属性、用户性别、媒体TOP、文章类型、热门主题词云、热门文章、敏感信息报道渠道、发布地区、提及地区等十多个维度进行信息传播分析等。对热门文章、敏感信息报道以及数据汇总曲线等具体板块，支持标题点击跳转，同时支持定向信源、发布地区以及IP属地的筛选。

预警中心为用户提供该方案已预警的舆情信息展示与预警条件设置，根据设置的敏感舆情预警关键词，可进行相关信息预警。系统支持短信，微信，邮箱三种方式预警，可自主设置预警时间，预警条件、预警接收人，并支持实时预警频次。

舆情报告页面主要分为舆情简报和定时报告列表两块，均为根据指定方案生成的舆情报告。用户可设置生成报告的时间开始节点和结束节点、媒体类型以及包含方案分析词等条件，系统会根据设置的条件和选择的报告模版来筛选信息生成报告，定时报告可支持在固定时间生成报告并自动发送至报告接收人。简报、专业版及行业版报告支持手机扫码查看分享，并支持一键生成红头文件的报告的自定义模块化组合报告模板。

系统支持对微博平台的互动数（转、评、赞）数据进行单条或批量地更新，同时支持单独和批量的采集。支持微博评论数据下载，微博互动数据的下载。

系统支持查看热榜监测、历史热榜、KOL热议。热榜监测支持8个热搜榜单（微博热搜、微博实时上升热点、抖音热榜、快手热榜、知乎热榜、头条热搜榜、百度热搜榜、百度贴吧热搜榜）进行关键词监测、预警等，单个热搜词条记录其上榜、排名变化、掉榜等信息；历史热榜支持查看共8个榜单92天内历史上榜的热搜词条；KOL热议提供十四类行业KOL近期热议话题。

热点事件中采用大数据实时流技术获取4000+新闻站点和10w+媒体账号数据通过计算文章的相似度，实时更新热点数据，通过热度算法智能识别文章提及地域信息并精准到区县，数据量覆盖全国34个省份的3000+县级区域。数据来源包括网页、微信、微博，头条和抖音等。

事件分析模块提供先问大模型部分能力，包括事件概况、舆情特点、处置建议、报告提纲四种事件分析能力。使用半固定问句，用户输入事件名称，即可得到相应答案。

支持信源重点关注或排除，人民网留言版块，用户可根据自身需求，个性化进行偏好设置，帮助用户做到深度跟踪和舆情态势及时了解。

利用OCR识别技术，可支持抖音、快手、西瓜、B站等不同媒体平台的视频分析筛选，情感属性和地域筛选，精准和模糊筛选，支持定向信源的监测，去重等，也可对筛选后的结果下载。

通过对全网关键词分析筛选的信息，可模块化组合不同数据层，自动生成实时滚动总览的数据大屏。平台分布、舆情总量、情感属性等等模块化数据层、组件库、图表库以及大屏预设模板可根据需求自由组合排列展现从而实现个性化的符合实际需求的数据大屏，实时掌控舆情全局。

信息在互联网传播过程中，信息发布转发关系图，便于用户清晰的了解事件的发酵传播过程。用户可以通过不同形式清晰查看分析话题的传播路径，包括话题传播的平台和各平台上的媒体情况。

基于深度学习的语义情感分类模型，通过对事件中网民所发布文本内容进行具体分析，从而实时地对网民的情绪态度进行跟踪，帮助相关部门在进行善后处理及舆论引导工作中具有很强的实用性。

根据微博数据，分析网民对事件或新闻的观点，进行观点提取，可以更好地了解网民对于新闻关注度与网民情感、态度、意见、观点的表达，有利于相关职能部门了解网络舆论态势。

汇集微博、微信、论坛、视频、头条号、网页等不同平台数据，深度预测、研判舆论事态未来7天的传播走势，智能前馈，为下一步应对舆情研判提供先导，助力企业为进一步舆情工作提供决策参考。

通过命名实体识别(NER)研究，提取文本信息中的实体，通过NLP构建的知识图谱中4千多万实体，上亿实体关系的中文百科，链接实体之间关系，体现多个实体复杂关系与知识融合，勾勒特定的实体知云图。

精准收录全网各类有效信息，自动生成对比报告，帮助用户实现自身舆情信息与竞品信息进行多维度对比。