Soybean price trend forecast using deep learning techniques based on prices and text sentiments (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: COSTA, ANNA HELENA REALI - EP ; SILVA, ROBERTO FRAY DA - EP ; PAULA, ANGEL FELIPE MAGNOSSÃO DE - EP ; MOSTAÇO, GUSTAVO MARQUES - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1007/978-3-030-84148-5_10
- Subjects: AGRICULTURA; APRENDIZAGEM PROFUNDA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; EMOÇÕES
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
SILVA, Roberto Fray da et al. Soybean price trend forecast using deep learning techniques based on prices and text sentiments. Information and communication technologies for agriculture - Theme II: data. Tradução . Cham: Springer, 2022. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-84148-5_10. Acesso em: 11 fev. 2026. -
APA
Silva, R. F. da, Paula, A. F. M., Mostaço, G. M., Reali Costa, A. H., & Cugnasca, C. E. (2022). Soybean price trend forecast using deep learning techniques based on prices and text sentiments. In Information and communication technologies for agriculture - Theme II: data. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-84148-5_10 -
NLM
Silva RF da, Paula AFM, Mostaço GM, Reali Costa AH, Cugnasca CE. Soybean price trend forecast using deep learning techniques based on prices and text sentiments [Internet]. In: Information and communication technologies for agriculture - Theme II: data. Cham: Springer; 2022. [citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-84148-5_10 -
Vancouver
Silva RF da, Paula AFM, Mostaço GM, Reali Costa AH, Cugnasca CE. Soybean price trend forecast using deep learning techniques based on prices and text sentiments [Internet]. In: Information and communication technologies for agriculture - Theme II: data. Cham: Springer; 2022. [citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-84148-5_10 - Answer selection using reinforcement learning for complex question answering on the open domain
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Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-030-84148-5_10 (Fonte: oaDOI API)
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