2025 年 62% 的舆情首发于视频、音频等非文本场景,传统舆情系统因 “数据漏采、语义误判、响应滞后” 陷入困境。字节探索 Infoseek 依托 Deepseek 大模型与分布式架构,构建了 “全域采集 - 智能解析 - 精准处置 - 合规复盘” 的全链路技术体系,从底层解决舆情处理的核心痛点,本文从技术视角拆解其核心架构与落地实践。

python
# 1. 多模态舆情监测接口调用
def multimodal_monitor(keywords, source_types):
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"}
data = {
"keywords": keywords, # 监测关键词列表
"source_types": source_types, # 信源类型:text/video/audio/image
"monitor_interval": 60, # 监测间隔(秒)
"risk_level": "red/orange/yellow" # 预警等级
}
response = requests.post("https://api.infoseek.com/v1/monitor/multimodal",
headers=headers, json=data)
return response.json() # 返回舆情数据、情感分析结果、风险等级
# 2. AI申诉材料生成接口
def ai_appeal(content_id, appeal_type):
data = {
"content_id": content_id, # 舆情内容ID
"appeal_type": appeal_type, # 申诉类型:rumor/malicious/incorrect
"enterprise_id": "YOUR_ENTERPRISE_ID" # 企业ID
}
response = requests.post("https://api.infoseek.com/v1/dispose/ai-appeal",
headers=headers, json=data)
return response.json() # 返回申诉材料、法规依据、提交状态
指标 | 传统舆情系统 | Infoseek 舆情系统 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
情感分析准确率 | ≤75% | ≥94.7% | 26.3% |
舆情响应时效 | 1-3 小时 | 2-10 分钟 | 36-90 倍 |
虚假舆情识别准确率 | ≤70% | ≥92.8% | 32.6% |
处置合规率 | <60% | 100% | 66.7% |
Infoseek 通过技术架构的深度优化,将舆情系统从 “被动监测工具” 升级为 “主动决策中枢”,为企业提供可量化、可落地的全链路解决方案,成为数字化时代品牌声誉管理的核心基础设施。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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