RT info:eu-repo/semantics/article
T1 Predicting bankruptcy of firms using earnings call data and transfer learning
A1 Siddiqui, Hafeez Ur Rehman
A1 Sainz de Abajo, Beatriz
A1 Torre Díez, Isabel de la
A1 Rustam, Furqan
A1 Raza, Amjad
A1 Atta, Sajjad
A1 Ashraf, Imran
K1 Bankruptcy prediction
K1 Transfer learning
K1 Feature extraction
K1 Deep learning
K1 Artificial Intelligence
K1 Data Mining
K1 Machine Learning
AB Se investiga la predicción del estado financiero de las empresas a partir del análisis de las emociones extraídas de las “llamadas de ganancias”, entendiendo por tales las conversaciones telefónicas entre la gerencia (de la empresa) y los medios de comunicación. Estas características extraídas de la red de memoria a corto plazo (long short-term memory network) se utilizan para entrenar los modelos de aprendizaje automático. Los resultados muestran que las funciones LSTM brindan un mejor rendimiento que el tradicional análisis de palabras junto con las funciones Term frequency–Inverse document frequency (TF-IDF).
PB PeerJ
SN 2376-5992
YR 2023
FD 2023
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/65130
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/65130
LA eng
NO PeerJ Computer Science, Enero 2023, vol. 9, p. e1134-e1158.
NO Producción Científica
DS UVaDOC
RD 29-may-2024