一、面向对象与问题解决
本方案面向国内高校国际学生事务管理人员,尤其是负责舆情监测和跨文化事务处理的职能人员。近年来,国际学生在中国高校中的占比持续上升,其多元文化背景、语言障碍和信息获取偏差导致网络舆情事件频发,若处理不当,极易引发舆论危机甚至国际政治风险。
本系统通过融合文本、图像等多模态数据,建立实时、精准的国际学生舆情监测与预警机制,有效帮助高校在第一时间识别敏感情绪和风险话题,提升管理响应效率,维护校园和谐稳定,助力高校国际化办学的稳健发展。
二、市场对比优势(50%)
与市场上传统舆情监测系统(以文本情感分析为主)相比,本方案具备以下显著优势:
1、多模态输入支持:不仅处理文本,还融合图像、视频等模态,全面感知社交媒体上国际学生的真实情绪和观点表达。
2、先进模型架构:集成了CMA(跨模态注意力模型)和CRA(上下文融合模型),相较GLFN、MGNNS等已有方法,情感识别精度提升近6%,具备更强的特征表达与融合能力。
3、深度定制化:系统针对高校场景量身定制,包括关键词自动预警、学生群体画像分析、热点事件聚类和趋势总结等,适配