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网络舆情监测技术与人工智能的融合应用
前言
模型的训练还需要适当的正则化技术，以防止过拟合。常用的正则化方法包括Dropout、L2正则化等。在舆情风险预测任务中，由于数据具有较强的噪声和非线性特征，适当的正则化和优化可以有效提高模型的泛化能力。
舆情风险的本质是信息传播中带有较强情感倾向、可能对社会、政治、经济等领域产生重大影响的事件或言论。随着社交媒体和网络平台的普及，舆情事件的传播速度和影响范围已大大增加。舆情事件往往在短时间内引发大量用户互动，其中包括评论、转发、点赞等行为，这些行为的多样性和复杂性给舆情风险预测带来了较大的挑战。
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