最近，网络舆情频繁发生，特别是网络上影响国内外的重大事件，往往会在极短的时间内就会引起全国网民的关注，从而形成相应的网络舆情事件。这对国家的安全具有一定的威胁性。在其中，互联网用户所发表的观点和意见能够影响舆论发展的方向。甚至被视为整个舆情的“核心”。因此，快速准确地获取网络舆情的热点事件，了解网民对热点舆情事件的观点意见，对分析整个舆情的发展态势、把握舆情走向有着非常重要的意义。但是，国内外现有的网络舆情监控系统并没有对网民的观点进行深入的挖掘，而且对网民在整个舆情事件中的情感倾向的分析也相对不足，而只是强调了舆情事件的获取。　　 本文在分析舆情相关理论的基础上，将观点的挖掘技术运用到网络舆情监控系统中，以达到及时掌握网民观点，引导舆情走向的目的。观点挖掘就是利用自然语言处理技术自动地提取主观性文本中所包含的情感倾向。传统的观点挖掘是基于产品评论语料的，而网络舆情的语料则是新闻报道等以事实为主的客观性文本。　　 本文设计了一个网络舆情监控系统，针对当前在网络舆情观点的收集过程中忽略了网民情感倾向这个不足而提出网民情感倾向分析的方法。研究内容主要包括：网络舆情信息的采集，热点事件的获取，舆情观点的挖掘等方面。其中最主要创新在于：对于舆情信息的采集方面，采用了聚焦爬虫，并针对爬虫技术进行了一定的研究；采用基于观点挖掘的智能网络监控方法进行网络舆情监控分析，不仅关注信息的内容，更重要的是挖掘出网民对热点事件的整体观点倾向；通过上述研究，为在宏观上进行更进一步的舆情分析、舆情监控等打下基础，最终目的实现网络舆情能够准确而有效的预警。