From Opinion Mining to Financial Argument Mining

Loại tài liệu: Tài liệu số - Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Tài chính - Ngân hàng

Tác giả: Chen, Chung-Chi, Huang, Hen-Hsen, Chen, Hsin-Hsi

Nhà xuất bản: Springer Nature

Năm xuất bản: 2021

Tải ứng dụng tại các liên kết sau để xem đầy đủ tài liệu.

Tóm tắt nội dung

Cuốn sách truy cập mở này đề cập đến một số vấn đề nghiên cứu có thể mở rộng các chủ đề nghiên cứu trong cộng đồng AI. Sách cũng cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình hiện tại trong khai thác ý kiến tài chính chi tiết, từ đó đưa ra những hiểu biết sâu sắc về các mục tiêu tương lai. Để hiểu rõ hơn về nghiên cứu trong quá khứ và hiện tại, sách cũng thảo luận từng thành phần của ý kiến tài chính cùng với các công trình liên quan và nêu bật một số hướng nghiên cứu khả thi, cung cấp một chương trình nghiên cứu với cả góc nhìn vi mô và vĩ mô về ý kiến tài chính.

Abstract:

This open access book addresses several research issues that can broaden the research topics in the AI community. It also provides an overview of the status quo in fine-grained financial opinion mining to offer insights into the futures goals. For a better understanding of the past and the current research, it also discusses the components of financial opinions one-by-one with the related works and highlights some possible research avenues, providing a research agenda with both micro- and macro-views toward financial opinions.

Ngôn ngữ:eng
Tác giả:Chen, Chung-Chi, Huang, Hen-Hsen, Chen, Hsin-Hsi
Thông tin nhan đề:From Opinion Mining to Financial Argument Mining
Nhà xuất bản:Springer Nature
Loại hình:Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Tài chính - Ngân hàng
Bản quyền:https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-16-2881-8
Mô tả vật lý:102p.
Năm xuất bản:2021

Sử dụng ứng dụng Libol Bookworm quét QRCode này để mượn và đọc tài liệu)

(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "Libol Bookworm”)