舆情评价预警是指互联网舆情中涉及的公共安全事件或企业危机可以得到及时的预警提示,在现实危机发生之前，基于以往总结的知识或监测得到的可能性前兆，由软件提前做出初步的预警信号，报告危机程度，以便决策者早作准备，预防危机发生或者在准备不足的情况下发生，从而最大程度地降低损失。
该舆情评价预警技术主要有以下四大方面：第一，人工智能。自带情感分析，自动根据文章内容判断其情感倾向与危机度，区分正负面，为分析及决策者提供重要参考。第二， 覆盖面广。覆盖所有中文搜索引擎，包含国内主流的上百万个新闻网站、论坛、博客、贴吧等。第三，准确率高。内容的抽取准确率达98%，正负面判断准确率在90％以上。第四，自动生成分析报告。通过语义分析与数据挖掘处理，自动处理和统计分析当前的监测主题，1分钟直接输出各种规范格式的舆情分析报告，包含概述、图表、数据、排行等。
其核心是基于国际文本倾向性分析核心技术组件Goonie Sentiment Metrics，就是对用户对某个事物的看法或评论的文本进行挖掘评价，从而得到该看法或评论是属于对该事物的积极或消极意见。传统的人工文本分类技术，先对待分析文本中的形容词或能够体现主观色彩的短语进行抽取，然后对抽取出来的形容词或短语逐一进行倾向性判断并赋予一个倾向值，最后将上述所有倾向值累加起来，得到文章的总体文本的倾向性。舆情评价预警是在此基础上基于机器学习的文本倾向性分析技术，即先通过人工标注一些海量语料文件倾向性，并将这些文档作为训练集，再通过机器学习的方法构造一个文本情感分类器，最后使用构造好的情感分类器对文档进行分类，即识别出该文档的倾向性。