Detecting Negation Scopes for Financial News Sentiment Using Reinforcement Learning

Applying natural language processing to the domain of financial news requires robust methods that process all sentences correctly, including those that are negated. So far, related research commonly utilizes rule-based algorithms to detect negated sentence fragments, named negation scopes. Nonethele...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS) s. 1164 - 1173
Hlavní autoři:	Prollochs, Nicolas, Feuerriegel, Stefan, Neumann, Dirk
Médium:	Konferenční příspěvek Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.01.2016
Témata:	Conferences Flexible structures Hidden Markov models Learning Learning (artificial intelligence) Manuals Natural language processing News Pragmatics Raw materials Reinforcement Sentences Sentiment analysis Stock markets
ISSN:	1530-1605, 1530-1605
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!