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Examinando cómo la muerte de Abe influyó en los sentimientos de los votantes durante las elecciones.

Analizando la efectividad del zero-shot learning en tareas de lenguaje financiero.

Un nuevo método para analizar la retroalimentación de clientes y mejorar la oferta de productos.

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Un método para entender mejor el sentimiento financiero usando técnicas avanzadas.

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Un nuevo conjunto de datos mejora el análisis de sentimientos para contenido en árabe.

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Un sistema en la nube para analizar reseñas de clientes de manera eficiente.

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Un conjunto de datos que ofrece información sobre cómo se reporta la guerra ruso-ucraniana en todo el mundo.

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Una mirada a los datos de Twitter y los sentimientos públicos sobre la Copa Mundial de la FIFA.

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Un estudio revela lo que siente la gente sobre la cirugía estética a través de un análisis en redes sociales.

Un estudio analiza las reacciones en redes sociales a las vacunas contra el COVID-19 en Sudáfrica.

CIDER mejora el análisis de sentimientos al centrarse en el contexto en textos cortos.

Explorando el impacto de los modelos de lenguaje en el análisis de sentimientos del contenido generado por los usuarios.

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Nuevas medidas evalúan cómo los resúmenes de diálogo capturan el tono emocional.

Examinando la efectividad de los modelos de lenguaje para clasificar datos de lenguaje humano.

Analizando cómo el sentimiento en redes sociales afecta las tendencias del mercado de criptomonedas.

El deep learning transforma las estrategias de trading financiero a través de un análisis de sentimiento avanzado.

Este estudio examina modelos de análisis de sentimiento centrándose en la precisión y la eficiencia de recursos.

Una mirada a cómo los modelos transformer mejoran la minería de opiniones en el procesamiento del lenguaje natural.

Estudio sobre el uso de tecnología para analizar comentarios deportivos y sacar conclusiones.

Evaluando el impacto de ChatGPT en el sentimiento del mercado en el trading de forex.

Examinando la relación entre los cambios en la escritura y las expresiones emocionales en las entradas del diario.

Este estudio evalúa las técnicas de análisis de sentimientos para el bangla usando modelos de lenguaje avanzados.

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AskIt simplifica la integración de LLM en proyectos de software, mejorando la eficiencia y reduciendo la longitud del código.