向应急场景开启应用新模式 蜜巢舆情分析大语言模型走进真实场景

“蜜巢舆情分析大语言模型的缘起是一家客户提出：大模型的时代来了，可否像ChatGPT一样简单输入几句话，就能生成舆情监测和分析报告？我们认为这是可行的，而且很有应用价值”，今年 7月，蜜度微热点研究院副院长王昉在蜜巢舆情分析大语言模型发布现场，这样介绍了该模型的来由。

如今过去数月，蜜巢舆情分析大语言模型表现如何？

内部数据显示，新浪舆情通超过7000个客户正使用大模型生成舆情分析报告，累计生成报告超过6000份，用户数呈现不断增长态势，大模型赋能舆情报告生成正加速走向真实场景中。

AI辅助产出舆情报告 2分钟即可高效完成

在舆情分析报告工作中，信息检索、报送和舆情报告撰写是常见的工作内容。其中，信息报送等工作注重时效性、准确性、客观性，极为考验信息报送者、分析编辑的信息检索能力和工作速度。

作为拥有十余年行业服务经验的语言智能科技公司，蜜度将大模型与网络舆情分析报告领域的实践相融合，为快速产出舆情报告、提升生产效率进行开创性尝试。

蜜巢舆情分析大语言模型，基于专家团队十余年高质量分析报告的专业语料数据训练，简单输入事件信息配置，2分钟即可全自动撰写高质量舆情事件分析报告，为热点话题、突发事件的舆情追踪、分析与研判提供支持。

在新浪舆情通“智能分析”功能中，基于模型能力生成的报告内容涵盖事件概况、数据概况、舆论观点、研判建议四大板块，数据维度包括检索时间段内的全网信息走势图，网络文本中出现频率较高的热点词云，基于大数据语义分析的敏感信息占比等方面。

模型根据关键词快速汇聚信息数据

蜜度的一位资深报告编辑表示，由于网络舆论的复杂性，涉事主体往往不能在第一时间了解事件全貌。通过蜜巢舆情分析大语言模型产出的舆情分析报告的速度快，且操作简单，便于对正在发展中的某一事件展开阶段性的分析，也可为同类事件提供借鉴与思考，提升自身舆情管理的效能。

模型提供两种报告模式：快速模式和高级模式

在该模型加持下，蜜度旗下政企舆情大数据平台——新浪舆情通显著降低了舆情报告撰写难度，辅助舆情报送人员效率提升300%。在普惠行业降低应用门槛的同时，助力政企用户在复杂舆论中提升舆情感知力和决策能力。

生成报告已超6000份，面向多行业开展落地实践

自7月发布以来，蜜巢舆情分析大语言模型已为客户自动撰写报告超过6000份，服务客户来自传媒、文旅、应急、公安、快消等10余个专业领域，是一款智能化、具备行业泛化能力的大语言模型。

在一些应急等场景中，面对突发事件，基于蜜巢舆情分析大语言模型提供的智能分析报告，表现出快速、高效的特质，能够辅助有关部门在第一时间了解事件的发展进程、舆论观点，从而为决策提供有力支持。

高质量自有语料库，成蜜巢大模型落地必要条件

积土为山，积水为海。蜜巢舆情分析大语言模型之所以能满足行业用户的需要，离不开蜜度多年来在行业市场需求认知的积累，也得益于蜜度在技术上的持续深耕。在大语言模型研发过程中，蜜度基于超过6000份涵盖多个行业的高质量舆情分析报告用于语料训练，让大模型充分学习，并且集结了一支专业团队对智能分析报告进行严谨细致的多重审校。由此，该模型在不断接受指令并进行微调的过程中，成功构建了贴合专业报告的撰写能力。

不仅是专业语料，高质量、大规模、安全可信的语料数据对于大语言模型的训练和性能提升的重要性不言而喻。早在2020年，蜜度开始着手整理媒体数据集，且不断致力于加强数据的安全合规性检验。在今年中国大模型语料数据联盟主办的数说新语·开放日首场活动上，蜜度作为该联盟成员开源发布了“蜜巢·花粉1.0”。作为蜜度打造的全媒体、多模态、跨行业的综合数据集，蜜巢·花粉以互联网媒体数据为主，经过过滤清洗、多条件去重等精细化处理，并由资深律师进行了合规前置审核，具备来源可靠、质量高，可持续稳定更新等特点，是蜜巢舆情分析大语言模型落地应用的必要条件。

蜜巢舆情分析大语言模型通过广泛的业务场景与专业知识、可持续升级的训练数据优势奠定了落地基础。接下来，模型将通过进一步深耕行业需求，提升专业领域的小样本学习、指令微调等能力，加速应用创新与行业落地，为更多政企客户带来以数字化、智能化的应用体验。