随着经济全球化的发展,动物及其产品流通日益频繁,疫病传播机会增加。环境污染和生态平衡破坏使动物病原发生变异,给疫病防治工作带来困难。而在互联网迅猛发展的今天,网络已经成为人们交流和获取信息的主要途径,越来越多的人习惯于在网络上发表自己的观点和看法,动物卫生事件一旦发生就会引起大批民众的关注。我国正在成为世界上比较少见的动物卫生舆论超强磁场,如果不对动物卫生领域舆情进行有效的引导和管理,可能引起企业损失或危害社会安定秩序。因此,如何高效的对动物卫生领域舆情进行监测和分析成为研究的要点。本文以新闻信息为对象进行动物卫生领域的舆情研究,在充分与中国动物卫生与流行病学中心交流的基础上,全面调研国内外相关的文献、相关方法与技术,提出使用主题分类和信息抽取方法对动物卫生领域舆情信息进行研究。首先,对动物卫生领域新闻的信息源、类别和描述特征进行分析,将动物领域信息的文本特征和动物疫病自身属性加入到加权朴素贝叶斯分类过程中,构建适合动物卫生领域舆情信息的分类模型。其次,以动物卫生安全类舆情信息为例,在总结待抽取属性项的描述规律以及出现位置和方向的基础上,使用正则表达式构建抽取规则,实现新闻文本中时间、地点、疫病名称、动物数量、应对措施内容的抽取。并对抽取效果较差的动物数量属性项提出基于节点关系比较的抽取方法,实现多个数值间的关系判断,提高动物数量属性项的抽取效果。最后,基于分类和信息抽取的研究结果,结合中国动物卫生与流行病学中心的实际需求,实现基于B/S架构的动物卫生领域舆情监测系统的原型设计。