新冠疫情开始以来,我国出境游行业遭遇寒冬,各国通过限制出入境等方式进行疫情的防控,随着疫情逐渐稳定,出境游在未来仍有发展的前景,因此关注出境游舆情信息对于旅游行业人员制定商业决策或有关部门及时调整出行政策有着重要意义。移动互联网的普及使得舆情的爆发和扩散更为容易,因此快速定位舆情信息尤为重要。本文围绕舆情检索及分析的相关理论技术开展实验及应用研究。主要研究内容为（1）结合国内出境游领域的新闻数据集设计和实现基于Elasticsearch框架的舆情检索系统,能够对舆情数据进行管理和应用;（2）针对舆情检索系统中返回结果排序不够精细化的问题,提出了基于排序学习的重评分嵌入方案,能够提升检索结果的相关性;（3）针对出境游新闻语料标注情感成本高、耗时长的问题,提出基于预训练语言模型的情感分类模型,并使用混合专家法进行模型融合实现文本情感的自动分类;（4）针对具有情感标签的舆情新闻数据结合舆情分析的主要步骤设计并实现分析模块,满足对舆情数据的进一步挖掘和展示。上述内容具体研究如下:（1）舆情新闻数据的采集与预处理,使用网络爬虫框架对热门出境地的旅游新闻进行采集,并采取正则表达式、去除停用词等方式进行数据预处理,保证后续实验的可行性。（2）舆情检索的重排序,通过对三种基于机器学习的排序学习模型对比分析,在Elasticsearch中嵌入自定义查询语句获取特征和特征值集合,将训练好的模型再插入评分机制中对检索的结果重新排序。（3）舆情数据的情感分类,使用三种预训练语言模型预测采集的新闻数据的情感类别并用基于混合专家模型的后融合方案确定标注结果。（4）舆情数据的分析,使用搜索引擎中的聚合模块对数据的情感类别字段做描述性统计分析,以图、表的方式可视化展示,并为用户提供舆情建议。综上所述,出境游舆情数据中蕴含大量潜在知识,分析舆情数据在网络舆情的应用中具有重要的实际意义和价值。使用舆情检索及分析模块,可以为舆情相关主体提供舆情信息的收集和挖掘,判断出境游领域舆情的发展态势,有助于对舆情数据更好地理解和使用。