DEEP-LEARNING-METHODEN FÜR DIE STIMMUNGSANALYSE MIT BERT- UND GRU-MODELLEN

"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.

Autorentext

Engr. Adelakun N. O. is a dedicated professional with over 18 years of diverse experience in industry & academia. He has ND, HND & BSc. in Electrical Electronics Engineering. Additionally, an MBA, also another MSc in Information Technology. He has authored and co-authored over 75 publications in both local and international journals and conferences

Klappentext

"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.