近年来频发的网络舆情给舆情预警及时性和准确度带来了新的挑战。基于多源数据的挑战,由新闻网站、网络社区、社交媒体等多源混合文本带来的规范化、口语化、长短文本混合等多特征融合因素,导致舆情模型普适性差、预警准确度低;基于关键词或浅层语义计算的舆情预警模型导致预警准确度偏低。实时监测多源网络文本,并提高舆情预警准确度,为实现网络空间数字内容安全治理提供决策数据支撑。本文分析了多源混合文本数据特征,结合高校领域,设计包含舆情领域属性的语义节点和语义关系边,构建高校领域语义关系图模型,结合图数据库相关技术,实现高校领域语义关系图的自动构建,实现语义节点及语义关系自动扩展模型。本文基于领域语义关系图,设计包含了词汇语义计算、词汇关联语义计算、文本语义计算、文本归一化计算、舆情预警级别计算等深层次语义预警模型,能够有效地对多源混合文本数据进行多层次舆情语义分析并分级预警。本文基于语义关系图的舆情预警模型,设计和实现多源数据舆情预警系统,提供了数据源采集、数据持久化存储以及预警结果前端可视化呈现等功能,利用真实多源网络平台进行系统测试,可有效帮助政府和舆情相关部门及时监测并掌握网络舆情情况。为验证舆情预警模型效果,以多个真实数据源网络文本作为实验数据,选取同类算法研究成果作为对比实验。实验结果表明,本文的舆情预警模型准确度F值可达85.14%,相比参照模型均有超过7.8%的提升,能够满足真实网络舆情预警监测的需求。