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摘要：本发明公开了用于舆情热度预测的轻量集成模型系统及其训练方法，其特征在于，包括：舆情热度预测模型模块，内置有包括若干个并行的基本网络和将基本网络的输出转换为二维矩阵形式作为输入的多头注意力层的基于循环神经网络构建的舆情热度预测模型；部署模块，配置为通过深度学习框架将舆情热度预测模型分别作为完整预测模型和轻量集成模型部署至服务器模块和浏览器模块；采集模块，配置为采集社交平台的舆情数据作为训练集或待预测数据；服务器模块，配置为存储完整预测模型，获取训练集完成完整预测模型的训练；浏览器模块，配置为加载完成训练的完整预测模型的模型参数至轻量集成模型，获取待预测数据输入轻量集成模型，完成舆情热度预测。
主权项：1.用于舆情热度预测的轻量集成模型系统，其特征在于，包括：舆情热度预测模型模块，内置有包括若干个并行的基本网络和将基本网络的输出转换为二维矩阵形式作为输入的多头注意力层的基于循环神经网络构建的舆情热度预测模型；部署模块，分别与舆情热度预测模型模块、服务器模块和浏览器模块连接，配置为通过深度学习框架将所述舆情热度预测模型分别作为完整预测模型和轻量集成模型部署至服务器模块和浏览器模块；采集模块，分别与服务器模块和浏览器模块连接，配置为采集社交平台的舆情数据作为训练集或待预测数据；服务器模块，分别与部署模块、采集模块和浏览器模块连接，配置为存储所述完整预测模型，获取所述训练集完成所述完整预测模型的训练；浏览器模块，分别与部署模块、采集模块和服务器模块连接，配置为加载完成训练的所述完整预测模型的模型参数至所述轻量集成模型，获取待预测数据输入所述轻量集成模型，完成舆情热度预测。
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百度查询： 四川九洲软件有限公司 用于舆情热度预测的轻量集成模型系统及其训练方法
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