随着互联网的发展以及普及,网络已经变成广大人民群众获得和发布信息的重要渠道。网民可以通过互联网自由的发表对某个事件或某些政策的看法,这使舆情借助互联网传播渠道获得了前所未有的表达空间,并实现了传播区域迅速而广泛的扩张,互联网已成为舆情信息的传播阵地和网络意识形态领域舆论斗争的主战场。面对汹涌的网络舆情,如何因势利导,正确应对舆情,消减网络谣言在舆情发酵过程中的负面影响,对网络舆情实施有效的监测、分析和控制已经成为各级政府部门和企业的一项重要课题。通过对网络舆情的研究,本文设计并成功实现了面向新闻报道的话题驱动的网络舆情监测系统。面向新闻报道的话题驱动的网络舆情监测系统是指根据用户或相关部门的需求指定话题,根据指定话题从网站上采集相关的新闻报道,并对采集的新闻报道进行话题发现与情感分析,从而为用户或相关部门提供决策支持。针对该系统,本文主要进行了以下研究工作。(1)使用LAD模型对舆情信息进行话题发现;构建基础情感词典、否定词词典,程度副词词典等,用基于词典和规则的方法对舆情信息进行情感分析。(2)实现了话题驱动的网络舆情监测系统。该系统具有网页数据采集、网页及数据预处理和舆情分析这三大功能。通过元搜索、网络爬虫等技术从国内外近50家网站,主要有新浪、凤凰、网易、中新网等境内网站,以及路透社、纽约时报、欧洲时报、博讯网等境外新闻网站采集网页数据。通过网页去噪对采集到的网页进行预处理,对处理过的页面使用基于模板的信息抽取方法实现信息抽取。再通过分词、文本表示与特征提取等技术对从网页上提取的信息进行预处理。通过LDA模型对舆情信息实现话题发现,使用词典与规则结合的情感分析方法对舆情信息实现情感分析。该话题驱动的网络舆情监测系统在真实网络中进行了多次试验运行。实验结果表明该系统能够多方位有效获取国内外网络舆情信息并进行话题发现与情感分析。