舆情,即对待某些事件大多数人的看法。具体到军事舆情,即对待特定时间内发生的军事事件,大多数民众所体现出的社会政治态度及价值观念。由于互联网时代的到来,社会团体和国家公民更倾向于通过互联网发表自身的政治态度和社会诉求,因此,对互联网中军事舆情进行监控和分析,掌握军事舆论态势,对降低社会的不稳定因素,维护军队社会形象有着现实意义。为了对互联网中军事舆情进行识别和分析,文章设计并实现了基于机器学习的军事网络舆情分析系统。该系统通过聚焦爬虫采集互联网中军事舆情相关信息,使用网页解析技术提取网页中舆情相关内容,并使用机器学习相关算法,构建文本向量,提取文章的话题关键字及情绪,建立舆情信息索引,实现对军事舆情的监控。首先,对文章出现的系统背景进行了介绍,论述了监控和分析舆情的现实意义,总结了国内外在军事舆情分析领域的研究现状,介绍本文的主要研究内容和组织结构。然后介绍了基于机器学习军事舆情分析系统中关键技术,包括使用到的聚焦爬虫技术,网页解析技术,机器学习技术及自然语言处理技术。然后对系统需求进行分析,先进行了系统的总体分析,定义了舆情分析系统的研究目标,并对系统核心流程进行介绍,根据系统需求,将基于机器学习的军事舆情分析系统划分为军事数据采集模块,信息检索模块,文本处理模块和军事舆情分析模块,通过用例图,用例表格对需求进行了详细说明。然后,对系统的设计与实现进行了详细的介绍,先对系统整体框架进行说明,介绍各模块之间协同关系,再分别对每个模块进行详细的设计与实现,使用类图描述模块的结构,通过序列图描述模块的活动。最后,对系统的功能和性能进行测试,功能性测试使用测试用例对每个模块的功能进行测试,性能测试通过准确率,召回率和F1值对话题识别及情绪识别算法进行评估。互联网的发展为舆情监控和分析提供了契机,面对复杂的国内外军事环境,准确的军事舆情动向,能够为制定有效军队战略决策和良好的政策提供依据。本系统能够针对军事主题搜集信息及情报,并提取其中话题关键字及情绪,为有效监控和管理军事舆情提供了保障。