Filtreler
Filtreler
Bulunan: 1 Adet 0.002 sn
İlgili Araştırmacılar [1]
Ambargo Durumu [1]
Tam Metin [1]
Veritabanları [2]
wosquality [1]
wosauthorid [1]
Yazar [1]
Tür [1]
Yayın Yılı [1]
Yayıncı [1]
Dil [1]
Dergi [1]
Erişime Açık

Comparative Study for Sentiment Analysis of Financial Tweets with Deep Learning Methods

Cevat Rahebi

Nowadays, Twitter is one of the most popular social networking services. People post messages called “tweets”, which may contain photos, videos, links and text. With the vast amount of interaction on Twitter, due to its popularity, analyzing Twitter data is of increasing importance. Tweets related to finance can be important indicators for decision makers if analyzed and interpreted in relation to stock market. Financial tweets containing keywords from the BIST100 index were collected and the tweets were tagged as “POSITIVE”, “NEGATIVE” and “NEUTRAL”. Binary and multi-class datasets were creat ...Daha fazlası

6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.
Tamam

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms