质量舆情监测系统是一种基于大数据技术和自然语言处理技术的监测系统，是用于对某个领域的舆情进行分析和监测的工具。该系统利用互联网上的数据，并通过自然语言处理技术将数据进行筛选和分析，从而给出该领域的舆情走向、关键词分析、情感倾向、热点分析等信息。

质量舆情监测系统主要可以分为以下几个模块：

数据采集：质量舆情监测系统通过爬虫技术对一些主流的新闻网站、社交媒体、论坛以及博客等进行数据的采集和整合。

数据清洗：由于网络上存在很多无关的内容和重复的信息，质量舆情监测系统需要对采集的数据进行清洗和去重的处理，从而提高数据的质量和准确性。

自然语言处理：该模块是对采集的数据进行分析的核心模块，它利用自然语言处理技术将数据进行分词、去停用词、词性标注、命名实体识别等处理，从而得出关键词、情感倾向等信息。

数据分析：质量舆情监测系统可以根据用户需求进行数据分析，比如可以进行关键词词频分析、情感极性分析、热点分析等等，从而为用户提供有价值的信息和建议。

可视化呈现：为了方便用户查看和分析数据，质量舆情监测系统一般都提供可视化的呈现方式，比如以图表、词云等形式展示数据，让用户更直观地了解舆情的走向和热点。

质量舆情监测系统的应用范围很广，比如可以应用于政府部门对政策的监测，企业对品牌形象的监测，学校对师生舆情的监测等。通过对舆情的监测和分析，可以及时了解舆情信息，及时制定应对策略，提高应对能力，从而更好地应对各种突发事件。

但是值得注意的是，质量舆情监测系统不能完全依赖于机器自动处理的结果，还需要人工干预和判断。这需要监测系统的使用者具备一定的专业背景和业务素养，才能更好地利用该系统进行实用性的舆情分析和应对。