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"Deep Learning Methods for Sentiment Analysis Using BERT & GRU Models" befasst sich mit dem Bedarf an fortgeschrittener Stimmungsanalyse auf den Finanzmärkten, wo herkömmliche Tools oft nicht in der Lage sind, komplexe Marktemotionen zu erfassen.Dieses Buch stellt Deep-Learning-Techniken mit Gated Recurrent Unit (GRU) und Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) vor, die eine verbesserte Analyse von Stimmungsmustern in Finanzdaten ermöglichen. Es skizziert einen methodischen Ansatz, der Datenerfassung, Vorverarbeitung, Downsampling und Sentiment-Klassifizierung umfasst…mehr

Produktbeschreibung
"Deep Learning Methods for Sentiment Analysis Using BERT & GRU Models" befasst sich mit dem Bedarf an fortgeschrittener Stimmungsanalyse auf den Finanzmärkten, wo herkömmliche Tools oft nicht in der Lage sind, komplexe Marktemotionen zu erfassen.Dieses Buch stellt Deep-Learning-Techniken mit Gated Recurrent Unit (GRU) und Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) vor, die eine verbesserte Analyse von Stimmungsmustern in Finanzdaten ermöglichen. Es skizziert einen methodischen Ansatz, der Datenerfassung, Vorverarbeitung, Downsampling und Sentiment-Klassifizierung umfasst und GRU und BERT für präzise Ergebnisse einsetzt.Das Buch ist ideal für Fachleute aus den Bereichen Finanzen, Datenwissenschaft und KI. Es liefert wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung der Sentiment-Analyse, die denjenigen zugute kommen, die sich mit Finanzmarktanalysen, Anlagestrategien und der Verarbeitung natürlicher Sprache beschäftigen, und zielt darauf ab, die Entscheidungsfindung und strategische Planung zu verbessern.
Autorenporträt
Engr. Adelakun N. O. ist ein engagierter Fachmann mit über 18 Jahren vielfältiger Erfahrung in der Industrie und im akademischen Bereich. Er hat ND, HND & BSc. in Elektrotechnik und Elektronik. Außerdem hat er einen MBA und einen weiteren MSc in Informationstechnologie. Er ist Autor und Mitautor von über 75 Veröffentlichungen in lokalen und internationalen Zeitschriften und Konferenzen.