在当下，随着短视频平台的兴起，针对音视频舆情信息的监测成为了急需。不同于传统的文本监测，通过简单的检索即可获取到相应的结果，而网上发布视频舆情需要用到图文识别、音频识别、图文转换等等技术。

那么，网上发布视频舆情怎么监测呢？

目前的舆情监测平台一般采取先智能监测，再人工审核的方法。其中的智能监测技术主要是以下三类。

分布式舆情分析检测技术。这是利用 Web 数据采集的方法，由多个可以并发获取Web数据的采集点协同工作，构成Web信息采集系统，实现对舆情信息的采集，再通过标签定制功能，对已知数据进行分类，从而实现舆情分析处理。这种技术针对短视频内容的监测有很大局限性。由于使用 Web 数据采集方法仅能针对那些标注了文字的视频标题的内容进行信息统计和分析，所以对于视频本身的挖掘功能是远远不够的。

视频同源检测技术。它的核心思想是使用数学建模的方式先对视频进行表述，形成视频特征，进而通过特征的比较来实现同源视频的匹配。这种方法还有一些技术难题，最大的挑战在于找到视频的特征，全面地表述视频信息。对这些信息的表述主要体现在对视频帧的检测方法和对视频片段的检测方法。镜头的分割和关键帧的提取是该技术的难点问题。

基于标签的视频检测技术。标签的视频检测技术主要是依据可能出现的视频信息，设置标签，对照视频内容进行分类，将视频与标签做对应关系的技术处理方法。检测的过程中可以根据视频标题、视频描述信息、视频内容三个不同的特征进行标签标注，再通过标注的内容向舆情分析专家提供索引信息。但是现在很多短视频都省去了文字描述和标题的内容，对于这些短视频，这种技术显然无法起到监测的作用。

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