公司品牌如何做好舆情监测与处理？
近几年，随着大数据机器学习与人工智能技术逐步应用开展，目前有很多舆情监控工具，舆情监控工具的工作原理基本是这样：
1.每一个舆情监测系统每天都会抓取网络信息：包括社交平台、媒体等，抓取方式包括爬虫、直接API对接等。
舆情工具抓取内容后，根据用户在监控工具后台设置的关键词，取出包含关键词的内容。
2.对于这部分内容，舆情工具会将内容拆分成文字，并统计拆分后文字的正、中和、负关键词的数量，从而对每一篇文章的负度进行打分，判断每一篇文章是否处于正、负两种情况。目前，这一部分可以通过机器学习的方法来完成：即工程师利用一些负分数的样本为计算机学习，对程序捕捉到的新内容自动进行负分数。
3.舆情监测工具为用户显示正负标签。舆情监测工具还提供发布媒体和账号、音量强度（相似文章数）、地理位置信息、发布时间等信息，如果用户有进一步设置，舆情工具可以在负片出现时通知用户
品牌企业对于舆情监测工具的需求点有哪些呢？
1.数据全
舆情监测工具的数据量需要尽可能覆盖全网
2.舆情判断准
能够较为准确地判断一篇内容属于正面还是负面
3.预警及时
当舆论出现时，这意味着舆情监测工具制造商愿意投入成本来存储数据。如果爬行动物的性能足够高，则意味着用于学习的数据样本足够大
关于品牌舆情处理，通常主要有两种方法：
1）负面信息压制
负面信息抑制的原则是根据负面信息的关键词发布大量相关的正面品牌信息，并对部分搜索引擎优化，从而在数量和排名上压倒负面信息。从舆论监督工具中衍生出来的负面信息清单，往往有关键词、媒体等信息。如果某些关键词中含有较多的否定信息，建议采用否定抑制的方法。
2）负面信息删除
负面信息抑制方法不有效。各媒体和搜索引擎的推荐和排名算法各不相同，因此很难保证发布和优化一些正面内容能够抑制负面影响。有时联系媒体和信息发布账号删除帖子，这是一种直接、简单、成本低的方法。
