From professional translators, enterprises, web pages and freely available translation repositories.
the paper proposes an integrated approach for stock market analysis, combining lstm neural networks with sentiment analysis of news articles and blogs. in today’s dynamic market, influenced by factors like investor sentiment and geopolitical events, traditional methods often struggle to make accurate predictions. leveraging the lstm architecture’s ability to model sequential data, historical stock market data is analyzed to forecast future prices more accurately. additionally, sentiment analysis of textual sources using nlp techn -iques provides insights into market sentiment and investor opinions, aiding in identifying potential trends and sentiment shifts affecting stock prices. evaluation with real-world financial data demonstrates the model’s effectiveness in capturing market dynamics and making precise predictions. the study also investigates factors like sentiment analysis techniques and textual source selection, highlighting the model’s robustness in enhancing forecasting accuracy and capturing market sentiment dynamics. overall, the proposed framework offers a comprehensive methodology for stock market analysis, leveraging advanced techniques to improve forecasting accuracy and capture market sentiment dynamics
எல்.எஸ்.டி.எம் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை செய்தி கட்டுரைகள் மற்றும் வலைப்பதிவுகளின் உணர்வு பகுப்பாய்வுடன் இணைத்து, பங்குச் சந்தை பகுப்பாய்வுக்கான ஒருங்கிணைந்த அணுகுமுறையை இந்த கட்டுரை முன்மொழிகிறது. இன்றைய மாறும் சந்தையில், முதலீட்டாளர் உணர்வு மற்றும் புவிசார் அரசியல் நிகழ்வுகள் போன்ற காரணிகளால் பாதிக்கப்படுகிறது, பாரம்பரிய முறைகள் பெரும்பாலும் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்ய போராடுகின்றன. தொடர்ச்சியான தரவை மாதிரியாக்குவதற்கான எல்.எஸ்.டி.எம் கட்டமைப்பின் திறனைப் பயன்படுத்தி, எதிர்கால விலைகளை மிகவும் துல்லியமாக முன்னறிவிக்க வரலாற்று பங்குச் சந்தை தரவு பகுப்பாய்வு செய்யப்படுகிறது. கூடுதலாக, சென்டிமென்ட் குத
