I n te r n ati o n al   Jo u r n al   o A d v an c e s   i n   A p p l i e d   S c i e n c e s   (I JA A S )   V o l .   15 ,   N o .   1 M a r c h   20 26 ,   pp.   41 6 ~ 426   IS S N :   2252 - 8814 D O I :   10. 1 1591 / i j a a s . v 15. i 1 . pp 416 - 42 6             416     Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i j aas . i a e s c or e . c om   A d a p t i v e   s e n t i m e n t   a n a l y s i f o r   st o c k   m a r k e t s usi n g   d e e p   l e a r n i n g       Tal e n t   M aw e r e ,   S e l v ar aj   R aja l a k s h m i ,   V e n u   M ad h av   K u th ad i ,   O t l h ap i l e   D i n a k e n yan e   D e p a rt m e n t   o C o m p u t i n g   a n d   In fo r m a t i c s ,   S c h o o l   o N a t u ra l   a n d   A p p l i e d   S c i e n c e s ,     Bo t s w a n a   I n t e rn a t i o n a l   U n i v e r s i t y   o S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   P a l a p y e ,   B o t s w a n a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T     Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e J un   6 2025   R e v i s e N o v   22 2025   A c c e pt e F e b   17 202 6       S t o c m a r k e t s   a r e   hi g h l y   vo l a t i l e ,   m a k i ng   p r i c e   p r e d i c t i o n   v e r y   d i f f i c ul t .   O ne   o f   t he   f a c t o r s   i nf l u e nc i ng   t h e   v o l a t i l i t y   of   f i na nc i a l   m a r k e t s   i s   r a p i d l y   c ha ng i ng   ne w s   s e n t i m e nt .   T hi s   s t udy   pr e s e n t s   a   no v e l   a da p t i v e   d e e l e a r ni ng   ( D L )   f r a m e w o r f o r   s e n t i m e nt   a n a l y s i s   w i t c o nc e pt   d r i f t   c a pa b i l i t i e s .   T he   pr o po s e m o de l   c o m bi ne s   c o nvo l ut i o na l   n e ur a l   ne t w o r ks   ( C N N ) bi d i r e c t i o na l   l o ng   s ho r t - t e r m   m e m o r y   ( B i L S T M ) ,   a nd   a t t e n t i o m e c ha ni s m s   i n   i t s   pr o c e s s i ng   a r c hi t e c t ur e .   T he   m o de l   i n put s   p r e p r o c e s s e d   ne w s   he a d l i ne s   i nt o   bo t t he   C N N   a nd  B i L S T M - A tt e n t i o n   ne t w o r ks   t o   e x t r a c t   l o c a l   f e a t ur e s ,   m o de l   c o nt e x t u a l   de pe nde nc i e s ,   a nd   p r i o r i t i z e s   i m po r t a nt   s e n t i m e nt   c ue s   i n   i t s   pr e di c t i o m e c ha ni s m .   W e   us e   F a s t T e xt   a nd   W o r d2V e c   f o r   w o r e m be dd i ng s ,   w h i l e   i nc r e m e n t a l   l e a r ni ng   i s   us e d   t o   m a na g e   c o nc e pt   d r i f t .   O ne   ke y   a dv a nt a g e   o f   ha nd l i ng   c o nc e pt   dr i f t   i s   t ha t   t he   m o de l   c a n   c o nt i nuo us l y   l e a r n   ne w   p a t t e r n s   i n   da t a   s t r e a m s   w i t ho ut   ne e di n g   t o   f u l l y   r e t r a i n   t he   m o de l .   T h e   m o de l   i s   v a l i da t e d   o n   a   c ur a t e d   da t a s e t   f r o m   v a r i o us   s o ur c e s   w i t h   s upe r i o r   p e r f o r m a nc e   a c r o s s   a l l   m e t r i c s ,   l i ke   a c c ur a c y   ( 0. 9753 )   a nd  a F 1 - s c o r e   ( 0 . 9 8) .   I t   s i g ni f i c a n t l y   o ut pe r f o r m s   b e nc hm a r ks   l i k e   d i s t i l l e d   bi d i r e c t i o na l   e nc o de r   r e p r e s e n t a t i o ns   f r o m   t r a ns f o r m e r s   ( D i s t i l B E R T ) L S T M ,   a nd   v a l e nc e   a w a r e   di c t i o na r y   a nd   s e nt i m e n t   r e a s o ne r   ( V A D E R ) .   A   r un  o f   t e i t e r a t i o ns   v a l i da t e d   t ha t   t he   r e a l - t i m e   pi p e l i n e   d i no t   e x c e e 200   ms   i n   p r o c e s s i ng   a n d   c l a s s i f y i ng   he a d l i ne s .   T hi s   s i g ni f i e s   t he   p r a c t i c a l   v i a bi l i t y   o f   o ur   m o de l   i n   f i n t e c a pp l i c a t i o ns   s uc a s   a l g o r i t hm i c   t r a di ng   a n d   r i s m a na g e m e n t .   Ke y w or d s :   A t t e nt i o n   m e c ha n i s m   D e e l e a rni n g   F i nT e c h   N a t u ra l   l a n gu a ge   p r o c e s s i n g   R e a l - t i m e   d a t a   pi pe l i n e   S e n t i m e n t   a na l y s i s   S t o c m a r ke t   f o r e c a s t i ng   T hi s   i s   an   ope n   ac c e s s   ar t i c l e   u nde r   t he   C C   B Y - SA   l i c e ns e .     Cor r e s pon di n g   Au t h or :   T a l e nt   M a w e r e   D e pa rt m e n t   o f   Co m put i n g   a nd  I n f o rm a t i c s ,   S c h o o l   o f   N a t ura l   a n A ppl i e S c i e n c e s   Bo t s w a n a   I nt e rn a t i o n a l   U ni v e r s i t y   of   S c i e n c e   a nd  T e c hn o l o gy   P a l a py e ,   B o t s w a n a   E m a i l :   t a l e n t m a w e r e @ g m a i l . c o m   o r   m t 2 301897 5@ b i us t . a c . bw       1.   I N TR O D U C TI O N   P r e di c t i ng  s t o c m a rke t   t r e n ds   i s   i m po rt a nt   f o r   i n v e s t o r s   a n po l i c y m a ke r s .   H ow e v e r ,   i t   i s   s t i l l   di f f i c ul t   b e c a us e   of   t h e   c o m pl e m i o f   n u m e r i c a l   da t a   a nd  o t h e r   f a c t o r s   l i ke   n e w s   s e n t i m e n t   a n d   i n v e s t o r   ps y c h o l o g y   t h a t   c o nt r i b ut e   t o   s t o c p r i c e   m o v e m e n t s   [1] ,   [ 2] .   P a s t   s t udi e s   do c um e nt   t w o   m a i t e c hni que s ,   f un da m e nt a l   a na l y s i s   a n d   t e c hni c a l   a n a l y s i s ,   us e f o r   s t o c m a r ke t   p r e di c t i o n .   T e c hn i c a l   a na l y s i s   us e s   a r t i f i c i a l   i nt e l l i ge n c e   o m a c h i n e   l e a rni n g   (A I/ M L )   o hi s t o r i c a l   d a t a .   F u nda m e n t a l   a n a l y s i s ,   o t h e   o t h e ha n d ,   e v a l ua t e s   f i na n c i a l   s t a t e m e n t s   t o   p r e d i c t   f ut u r e   s t o c pri c e s .   B o t h,   h o w e v e r ,   o f t e n   m i s s   t h e   i m po r t a nt   e ffe c t   of   m a r ke t   s e n t i m e nt   f r o m   n e w s   a nd  s o c i a l   m e di a   [3],   [ 4] .   D e e p   l e a r ni n g   (D L )   t e c hni q ue s   c a he l p   o v e r c o m e   t hi s   l i m i t a t i o b y   a ut o m a t i c a l l y   i de nt i f y i n g   p a t t e rns   an d   us i ng   na t u ra l   l a ng u a ge   p r o c e s s i ng   (N L P )   f o u ns t ruc t u r e d   d a t a   [ 5] ,   [ 6] .   S e v e ra l   s t ud i e s ,   e . g . ,   [ 4] ,   [ 7 ]   ha v e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A dv   A ppl   S c i     IS S N :   2252 - 8814       A dapt i v e   s e nt i m e n t   anal y s i s   f or   s t oc k   m ar k e t s   us i ng  de e l e a r ni n g   ( T al e nt   Maw e r e )   417   de m o n s t ra t e d   t h e   e f f i c a c y   o f   D L   m e t ho ds   t ha t   i nt e g ra t e   s e nt i m e nt   a na l y s i s   i n   s t o c k   m a rke t   p r e d i c t i o n.     I n v e s t o r s '   s e nt i m e nt s   c ha nge   ra p i d l y   d ue   t o   m a n y   f a c t o rs ,   a nd   a   m o de l   t ra i ne d   o o l de d a t a   m a y   f a i l   t o   p r e d i c t   a c c u ra t e l y   i f   s e nt i m e nt s   s hi f t   ra p i d l y .   T hi s   i s   a o ngo i ng  c ha l l e n ge   w h e re   m o de l s   l a c k   r e a l - t i m e   a d a p t a b i l i t y ,   a re   v ul ne ra b l e   t o   c o n c e p t   d ri f t ,   a nd   a re   ge n e ra l l y   u nc l e a o h o w   t he   de c i s i o n - m a k i ng   p r o c e s s   w o r ks   [8 ] ,   [9 ] .   T o   s pe c i f i c a l l y   m o d e l   f i n a n c i a l   da t a ,   t ra n s f o r m e r - b a s e m o de l s   l i ke   f i na n c i a l   b i di r e c t i o n a l   e n c o de r   r e p r e s e n t a t i o n s   f r o m   t r a n s f o r m e r s   ( F i n B E R T )   [1 0]   ha v e   b e e de v e l o p e d.   S uc h   m o de l s   o ffe r   do m a i n - s pe c i f i c   pr o w e s s   b ut   h a v e   b e e n   h e a v i l y   c r i t i c i z e f o r   t h e i r   h e a vy   c o m put a t i o na l   r e qui r e m e n t s   a n a r e   t h us   n o t   s u i t a b l e   fo r   hi g h - f r e que n c y   s t r e a m i ng   a ppl i c a t i o n s .   A   c r i t i c a l   ga p   e x i s t s ,   t h e r e f o r e ,   f o f ra m e w o r ks   t ha t   b a l a n c e   hi g a c c ur a c y ,   c o m put a t i o n a l   e f f i c i e n c y ,   a n d   r e a l - t i m e   a da p t a t i o t o   b o t h   e v o l v i n m a rke t   l a n g ua ge   a n d   e v o l v i n g   m a r ke t   s e nt i m e nt s .   I n   r e s po n s e   t o   t hi s ,   o u r   p a pe r   p r o po s e s   a   n e w   i n t e l l i ge n t   f r a m e w o r fo r   a da p t i v e   s e n t i m e n t   a na l y s i s   i n   s t o c m a r ke t s   us i n g   a d a p t i v e   D L   t e c hn i q ue s .   O u w o r m a ke s   t hr e e   i m po r t a n t   c o n t ri b ut i o n s :   i )   we   de s i gn   a   do m a i n - s pe c i f i c   c o n vo l ut i o na l   n e u ra l   n e t w o r k - b i di r e c t i o na l   l o ng  s h o r t - t e r m   m e m o r y   ( CN N - B i L S T M )   m o de l   w i t h   a n   a t t e nt i o n   m e c h a ni s m .   T hi s   s e t up   e f fe c t i ve l y   e xt r a c t s   l o c a l   s e m a nt i c   pa t t e rn s   a nd   m o de l s   l o n g - ra n ge   c o nt e xt ua l   de pe n de n c i e s   i f i n a n c i a l   t e x t ,   a l w a y s   e m pha s i z i n g   t h e   m o s t   s a l i e n t   s e nt i m e n t   c ue s .   T h e s e   a dd r e s s   l i m i t a t i o n s   f o un d   i s t a n d a l o n e   n e u r a l   n e t w o r ks ;   i i )   w e   i n t r o duc e   a a da p t i v e   r e a l - t i m e   p i pe l i n e   w i t h   c o n c e pt   d r i f t   de t e c t i o a n d   a i n c r e m e nt a l   l e a rn i ng   m o dul e   us i n g   t h e   r i v e r   l i b ra r y .   T hi s   a l l o w s   t h e   m o de l   t o   upd a t e   c o n t i nuo us l y   b a s e o r e c e n t   d a t a .   I t   h e l ps   m a i n t a i a c c ura c y   i n   vo l a t i l e   m a r ke t s   w i t h o ut   t h e   n e e f o r   e xpe n s i v e   r e t ra i ni ng ;   a n d   i i i )   t o   v a l i da t e   o ur  m o de l ,   w e   c o n duc t   e xt e n s i v e   b e n c h m a rki ng  t hr o ug h   a   t h o r o ug h   e m pi ri c a l   e v a l ua t i o n   a ga i n s t   a   v a r i e t y   of   b a s e l i n e s ,   i n c l udi ng  a   t r a n s f o r m e r ,   di s t i l l e B E R T   ( D i s t i l B E R T ) ,   a   D L   m o de l L S T M ,   CN N - B i L S T M ,   a n l e xi c o n - b a s e t o o l s   l i ke   v a l e n c e   a w a r e   di c t i o n a r y   a n s e nt i m e nt   r e a s o n e r   ( V A D E R )   a n T e xt B l o b .   O ur   r e s ul t s   s h o w   s upe r i o r   pe r f o r m a n c e   a c r o s s   m u l t i pl e   m e t r i c s .   F i na nc i a l   m a rk e t s   ha v e   a l w a y s   s p a rke d   i nt e re s t   a m o ng   m a ny   g r o u ps   s i nc e   t he   b e g i nni ng   o f   t i m e .   I ni t i a l l y ,   e a rl y   m a rk e t   t he o ri e s ,   s uc a s   t he   e f f i c i e nt   m a rk e t   hy po t he s i s   ( E M H )   [ 1 1]   a nd   ra nd o m   w a l k   t he o r y   [1 2 ] ,   po s i t e t h a t   p ri c e s   f ul l y   r e f l e c t   a l l   a v a i l a b l e   i n f o rm a t i o a n d   a r e   i nh e r e n t l y   unp r e di c t a b l e .   H ow e v e r ,   b e h a v i o r a l   f i na n c e   h a s   c ha l l e n ge d   t hi s   v i e w .   T h i s   g r o up  a rg ue s   t h a t   c o gn i t i v e   b i a s e s   a n d   i n v e s t o r   s e nt i m e nt   c r e a t e   m a rke t   i n e f f i c i e n c i e s   t h a t   c a b e   e xpl o i t e t o   p r e di c t   f ut u r e   s t o c p r i c e s   [13] ,   [ 14] .   I t   i s   f r o m   t h i s   v i e w   t h a t   s e n t i m e n t   a na l y s i s   ha s   b e c o m e   a   ke y   t oo l   f o r   u n de r s t a nd i n m a rke t   t r e n ds   f r o m   u n s t r uc t u r e t e x t   [1 5] .   S e nt i m e nt   a na l y s i s   i s   t he   p r o c e s s   o f   a u t o m a t i c a l l y   i de nt i f y i ng   a nd   c a t e go ri z i ng   pe o p l e ’s   e m o t i o n s ,   o pi ni o ns ,   a nd   o a t t i t ude s   b a s e d   o n   e x t ra c t e t e x t .   S e nt i m e nt   a na l y s i s   ha s   e v o l v e d   f r o m   l e x i c o n - b a s e m e t h o ds   l i ke   V A D E R   a nd  t ra d i t i o na l   M L   c l a s s i f i e r s   t o   D L   a rc hi t e c t u r e s .   R e c u rre nt   n e u ra l   n e t w o rks   (R N N s ) ,   e s pe c i a l l y   t h e   L S T M   ne t w o rks ,   a re   g re a t   a t   m o de l i ng   l o ng - t e rm   de pe nd e n c i e s   i s e que nt i a l   t e x t   [ 1 6] .   M e a n w hi l e ,   C N N s   a r e   go o d   a t   d e t e c t i ng   l o c a l   n - g ra m   p a t t e rns   t ha t   m a y   c a r r y   s e nt i m e nt   p a t t e r ns   [1 7 ] .   H y b r i d   m o de l s   l i ke     CN N - L S T M   ha v e   b e e p ro po s e d   t o   c o m b i ne   b o t s t r e ng t hs   [ 18 ] .   I a   p re v i o us   s t udy ,   Wu   e t   a l .   [ 2]   i nt e g ra t e s e nt i m e nt   f r o m   n e w s   w i t t e c hni c a l   i nd i c a t o r s   us i ng   a L S T M   w i t a t t e nt i o n,   b u t   t he i s e nt i m e nt   a na l y s i s   r e l i e d   s o l e l y   o W o rd2 V e c .   R e c e nt   s t u di e s   b y   [ 19 ]   a nd   [ 20 ]   hi g hl i g ht   t he   g r o w i ng   u s e   o f   i nc r e m e nt a l   l e a rni ng   f o r   f i na n c i a l   d a t a   s t r e a m s ,   y e t   i t s   i nt e g ra t i o w i t a   h y b r i d   CN N - B i L S T M - A t t e nt i o a rc hi t e c t u r e   f o s e nt i m e nt   a na l y s i s   re m a i ns   u nde r e x pl o re d .   R e c e n t l y ,   t r a n s f o r m e r - b a s e m o de l s   l i ke   B E R T   [21]   a nd  i t s   f i na n c i a l   do m a i a da p t a t i o n,   F i n B E R T   [10]   ha s   a c hi e v e n e w   h i g h s   i N L P   t a s ks   d ue   t o   its   de e u n de r s t a n d i n g   o f   c o n t e xt .   D e s pi t e   t h e i r   s t r e ngt h s ,   t ra n s f o r m e r s   r e qui r e   a   l o t   o f   c o m put i n po w e r ,   w hi c m a ke s   r e a l - t i m e   us e   d i f f i c ul t .   F urt h e rm o r e ,   m o s t   e xi s t i n g   m o de l s   a r e   s t a t i c   a nd   s t r ugg l e   w i t c o n c e pt   d ri f t .   Co n c e p t   d ri f t   r e f e r s   t o   t h e   ph e n o m e n o n   w h e r e   t h e   s t a t i s t i c a l   p r o pe rt i e s   o f   t h e   t a r ge t   v a ri a b l e ,   m a r ke t   s e nt i m e nt ,   c h a n ge   o ve r   t i m e   [21] .   O ur  m o de l   a d d r e s s e s   t h e s e   g a ps   b y   pr o po s i n g   a   c o m pu t a t i o na l l y   e ff i c i e n t   h y b r i d   m o de l   t h a t   i n c o r po r a t e s   a   de d i c a t e d   c o n c e pt   d ri f t   a da p t a t i o m o dul e ,   b ri dgi ng  t h e   pe r f o r m a n c e   o f   DL   w i t t h e   a gi l i t y   r e qui r e d   f o r   r e a l - t i m e   f i nt e c h   a ppl i c a t i o n s .   T a b l e   1   s u m m a r i zes   a   s y n t h e s i s   o f   s o m e   e xt a nt   l i t e r a t u r e   r e l a t e t t h e   s t udy .   H i g h l i g h t i n g   t h e   r e s e a r c f oc us ,   m e t h o do l o g y   us e d,   ke y   c o n t r i b ut i o n s ,   a n d   t h e   i de n t i f i e ga ps   i n   t h e   pa rt i c ul a s t udy .       2.   M ET H O D   2. 1 .     S ys te m   a r c h i te c tu r e   an d   d ata  p i p e l i n e   D e s i gn e s pe c i f i c a l l y   fo r   us e   i n   f i na n c i a l   p r e di c t i o n   s y s t e m s ,   o ur   f r a m e w o r k,   w hi c h   w o r ks   i n   b o t off l i n e   t ra i ni n a n d   o nl i n e   i n f e r e n c e ,   i s   s h o w n   i F i gu r e   1.   T h e   s y s t e m   b e gi n s   w i t h   a   c o m p r e h e n s i v e   da t a   a c qui s i t i o a nd  p r o c e s s i n g   pi pe l i n e ,   w h i c h   w e   di s c us s   a s   f o l l o ws .   i)   D a t a   a c qui s i t i o p r o c e s s ,   fo r   t r a i n i ng   a nd   t e s t i n g   o u m o de l ,   i n v o l ve c r e a t i n g   a   c us t o m   P y t h o p i pe l i n e   us i n B e a ut i f ul S o up  a n S c r a py ,   w h e r e   w e   c o l l e c t e ov e r   1 . m i l l i o n   f i n a n c i a l   n e w s   a r t i c l e s   f r o m   s o ur c e s   l i ke   B l o o m b e r g,   R e ut e r s ,   a nd   t h e   W a l l   S t r e e t   J o urna l   f o r   t h e   pe ri o b e t w e e n   2 016   a nd   2023 .   T h e   r e a l - t i m e   d a t a   a c qui s i t i o p r o c e s s   f o r   i n c r e m e nt a l   l e a rni n g   i n v o l v e c o n n e c t i n g   v i a   a pp l i c a t i o pr o g r a m m i n g   i n t e r f a c e   ( API )   t o   a   dy n a m i c   pi pe l i n e ,   N e w s A P I ,   w h i c s t r e a m s   a rt i c l e s   e v e r y   m i n u t e s   duri n g   t ra di ng  h o u r s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2252 - 8814   Int   J   A dv   A ppl   S c i V o l .   15,   N o .   1 ,   M a r c h   2026 41 6 - 426   418   ii)   D a t a   p r e p r o c e s s i n i n c l ude c a r e f ul   t e xt   c l e a n i n g   p r o c e s s e s   s uc h   a s   r e m o v i n g   n o n - a l p h a num e r i c   c h a ra c t e r s ,   t e xt   n o r m a l i z a t i o n ,   l o w e r c a s i n g   t e x t ,   e xpa ndi ng   c o n t ra c t i o n s ,   l e m m a t i z a t i o n ,   a n d   f i l t e r i ng  o ut   n o i s e .   S e nt e n c e s   a r e   p a dde d   o r   t r u n c a t e t o   a   l e ngt o f   128  t o ke n s .   iii)   T e xt   e m b e ddi n i s   c r i t i c a l   i N L P   t a s ks .   W e   e m pl o y e a   h y b r i e m b e ddi n s t ra t e gy   s i m i l a r   t o   [1] ,   b ut   w i t h   m i n o r   d i s t i n c t i o n s   s uc a s   t h e   us e   o f   W o r d2V e c   [22]   a n F a s t T e x t   [23 ]   i n s t e a o f   us i n g   D i s t i l B E R T .   W o r d2V e c   [2]   w a s   e ff e c t i v e   i n   c a pt u r i n g   b r o a s e m a n t i c   r e l a t i o n s h i ps .   F a s t T e xt   [3]   h e l pe d   w i t h   s ub w o r i n f o r m a t i o n ,   w h i c h   i s   i m po r t a n t   f o r   d e a l i n g   w i t h   ra r e   f i n a n c i a l   t e r m s .   T h e     300 - di m e n s i o na l   v e c t o r s   f r o m   e a c h   a pp r o a c w e r e   c o m b i n e t o   c r e a t e   a   600 - di m e n s i o n a l   w o r r e p r e s e n t a t i o n ,   w h i c h   w i l l   b e   f e t o   t h e   CN N - B IL S T M - A t t e n t i o n   n e t w o r t o   p r o v i de   a   r i c h   f e a t u r e   fo un da t i o n   f o r   t h e   m o de l ' s   s e n t i m e nt   a n a l y s i s   t a s k   [24 ] .       T a b l e   1 .   S u m m a r y   of   r e l a t e w o r k   A u t h o r / s   Re s e a rc h   fo c u s   M e t h o d o l o g y   K e y   c o n t r i b u t i o n s   G a p s   Ra n i   a n d   K u m a [1 7 ]   S e n t i m e n t   a n a l y s i s   (S A u s i n g   a   CN N   m o d e l .     CN N   a rc h i t e c t u r e   w i t h   v a ry i n g   c o n f i g u ra t i o n s .     Co m p a r i s o n   w i t h   M L   b a s e l i n e s   ( n a i v e   Ba y e s   ( NB ) s u p p o r t   v e c t o r   m a c h i n e   ( S V M ) k - n e a r e s t   n e i g h b o r s   ( k - NN ) ).     M o d e l   a c h i e v e d   95%  a c c u ra c y .     S h o w e d   o p t i m a l   CN N   c o n f i g u ra t i o n s   D e e p e r   CN N s   (3 +   l a y e r s i n c r e a s e d   t ra i n i n g   t i m e   w i t h o u t   s i g n i f i c a n t   a c c u ra c y   g a i n s .   Ch e n     e t   a l .   [3 5 ]   Re v i e w   o f   S A   a p p l i c a t i o n s   i n   t h e   s t o c k   m a rk e t .   Re v i e w e d   2 2 3   a rt i c l e s   fro m   W e b   o S c i e n c e   Id e n t i f i e d   k e y   t re n d s :   D L ,   n e w s   s e n t i m e n t ,   i n v e s t o r   b e h a v i o r .   E x c l u d e d   n o n - E n g l i s h   s t u d i e s   a n d   n o n - W o s - i n d e x e d   p a p e r s .   M e h t a b   a n d   S e n   [3 6 ]   S t o c k   p ri c e   p r e d i c t i o n   u s i n g   L S T M + S A   U s e d   L S T M ,   T w i t t e S A ,   s e l f - o rg a n i z i n g   f u z z y   n e u ra l   n e t w o rk   ( S O F N N )   c ro s s - v a l i d a t i o n .   S e n t i m e n t - a u g m e n t e d   S O F N N   o u t p e r fo r m s   L S T M   a n d   t ra d i t i o n a l   m o d e l s .   Re a l - t i m e   a p p l i c a b i l i t y   n o t   t e s t e d .   S i d o g i   e t   a l .   [3 7 ]   S t o c k   p r e d i c t i o n   u s i n g   F i n B E R T   a n d   L S T M .     L S T M   w i t h   F i n B E R T   fo S A .     In t ra d a y   p ri c e   d a t a   w i t h     25 - m i n u t e   l a g .   F i n BE R T   i m p r o v e s   p r e d i c t i o n   a c c u ra c y   o v e r   g e n e ra l   BE R T .   F o c u s e d   o n   i n t ra d a y   d a t a ;   n o t   v a l i d a t e d   f o r   l o n g - t e rm   p re d i c t i o n s .   T u l   e t   a l .   [3 8 ]   Re v i e w   o f   D L   t e c h n i q u e s   fo S A .   L i t e ra t u re   r e v i e w   o CN N ,   RN N ,   D BN ,   a n d   h y b ri d   m o d e l s   i n   S A .   Co m p re h e n s i v e   o v e rv i e w   o f   D L   a p p l i c a t i o n s   i n   S A .   N o   n e w   e m p i ri c a l   m e t h o d s   p r o p o s e d .   S i n g h   e t   a l .   [2 0 ]   S A   i s   u s i n g   t ra d i t i o n a l   M L   c l a s s i f i e r s .     U s e d   N B,   J 4 8 ,   B F T re e ,   O n e R;   fe a t u re   s e l e c t i o n   (D F ,   M I,   IG ).     W E K A   e v a l u a t i o n .   N w a s   f a s t e s t ,   O n e R   m o s t   p r e c i s e   w i t h   a c c   9 2 . 3 4 % .   L a c k s   a d v a n c e d   p r e p r o c e s s i n g   l i k e   w o rd   e m b e d d i n g s .   S o u m a     e t   a l .   [3 9 ]   S A   fo r e c a s t i n g   u s i n g   RN N - L S T M   U s e d   G l o V e   w o r d   v e c t o r s ;   t ra i n e d   o n   T h o m s o n   Re u t e r s   n e w s   a n a l y t i c s   ( T RN A )   a n d   D o w   J o n e s   i n d u s t ri a l   a v e ra g e   ( D J I A )   s t o c k   d a t a .   A c c   i m p r o v e d   w i t h   h i e ra rc h i c a l   t ra i n i n g .   Re l i a n c e   o n   s t o c k   p ri c e   f l u c t u a t i o n s   f o r   s e n t i m e n t   l a b e l l i n g   a n d   n o   m u l t i l i n g u a l   s u p p o rt .           F i gu r e   1 .   S e n t i m e n t   a na l y s i s   m o de l   a r c h i t e c t u r e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A dv   A ppl   S c i     IS S N :   2252 - 8814       A dapt i v e   s e nt i m e n t   anal y s i s   f or   s t oc k   m ar k e t s   us i ng  de e l e a r ni n g   ( T al e nt   Maw e r e )   419   2. 2 .     M o d e l   a r c h i t e c tu r e   T h e   c e nt ra l   c o m po n e nt   o f   o u f ra m e w o r k   i s   t he   C N N - B i L S T M - A t t e nt i o ne t w o r k ,   w hi c i s   s up po rt e d   by   f o u l a y e r s .   A   m u l t i - s c a l e   CN N   f o l o c a l   f e a t u r e   e x t ra c t i o f o rm s   t h e   i ni t i a l   l a y e r .   I t hi s   l a y e r ,   t he   e m b e d de d   i np ut   s e q ue n c e   go e s   t hro u g f i v e   p a ra l l e l   1 D   c o n v o l u t i o na l   l a y e r s   w i t ke rne l   s i z e s   o f   1 ,   2 ,   3 ,   4 ,   a n d   5 ,   f a c i l i t a t i ng   t he   m o de l   t o   f i nd   s e nt i m e nt   c ue s   a t   d i f f e r e nt   l e v e l s ,   f r o m   u ni g ra m s   t o   5 - g ra m s .   T w o   hu nd r e d   f i l t e r s   w i l l   b e   u s e d   a t   e a c l a y e r ,   f o l l o w e d   b y   a   re c t i f i e d   l i ne a u ni t   ( R e L U )   a c t i v a t i o a nd   g l o b a l   m a x - po o l i ng ,   r e s u l t i ng   i a   2 00 - di m e ns i o na l   v e c t o pe ke rne l   a nd   a   c o n c a t e n a t e d   1 , 00 0 - d i m e ns i o na l   f e a t u r e   v e c t o r   f o i npu t   t o   t he   n e x t   l a y e r .   In   t h e   s e c o n l a y e r ,   a   Bi L S T M   l a y e r ,   w h i c h   w o r k s   i n   pa r a l l e l   t o   t h e   CN N   l a y e r   a n i s   d e s i g n e d   fo r   s e qu e n t i a l   c o n t e xt   m od e l i n g,   a l s o   t a k e s   i n put   f r o m   t h e   o r i gi n a l   e m b e dd e s e q u e n c e .   W i t h i n   t h e   l a y e r ,   t e xt   i s   a n a l y z e d   i n   bo t h   fo r w a r a n b a c k w a r di r e c t i o n s   t o   c a pt ur e   l o n g - r a n ge   de p e n de n c i e s   a n c o n t e xt ,   r e s ul t i n i n   a   s e qu e n c e   of   h i dd e n   s t a t e s .   T h e   t h i r l a y e r ,   w o r ki n i n   s e qu e n c e   w i t h   t h e   B i L S T M   l a y e r ,   c o n s i s t s   of   a n   a t t e n t i o n   m e c h a n i s m   fo r   s a l i e n c e   w e i gh t i n g.   H i d de n   s t a t e s   out put   f r o m   t h e   B i L S T M   l a y e r   a r e   i n ge s t e d,   a n a   w e i gh t e s um   c o n t e xt   ve c t o r   i s   c a l c ul a t e d.   A c c o r di n t o   V a s w a n i   e t   al .   [25] ,   a t t e n t i o n   m e c h a n i s m s   h e l a   m o d e l   t foc u s   o n   t h e   m os t   i m p or t a n t   s e n t i m e n t - r e l a t e w o r d s   w h i l e   i gn o r i n i r r e l e v a n t   i n f o r m a t i o n ,   t h e r e b y   i m pr ov i n a   n e ur a l   n e t w o r k’s   p e r fo r m a n c e .   T h e   o ut p ut   of   t h i s   l a y e r   i s   a   128 - di m e n s i o n a l   a t t e n t i o n - w e i gh t e ve c t o r .   Bo t h   i n pu t s   f r o m   t h e   CN N   a n d   t h e   CN N - B i L S T M - A t t e nt i o n   l a y e r   a r e   c o m b i n e a n f e i n t o   a   c l a s s i f i c a t i o l a y e r .   T hi s   c o m b i n e r e p r e s e nt a t i o go e s   t hr o ug a   d r o po ut   l a y e r   a t   a   ra t e   o f   0. 5   f o r   r e gul a r i z a t i on .   A   12 8 - u n i t   de n s e   l a y e w i t R e L U   a c t i v a t i o a nd   a   s o f t m a x   l a y e f o r   a   t hr e e - c l a s s   s e n t i m e n t   c l a s s i f i c a t i o n,   po s i t i v e ,   n e ga t i v e ,   o n e ut r a l .     2. 3 .     A d ap ti v e   l e a r n i n g   m e c h an i s m   M o s t   f i n a n c i a l   m a rke t s   e x h i b i t   i nh e r e n t   n o n - s t a t i o n a ri t y   [26] ,   [27]   n e c e s s i t a t i ng  a n   a da p t i v e   f r a m e w o r t ha t   c o n t i n uo u s l y   upda t e s   t o   e v o l v i n s e n t i m e n t   pa t t e rn s .   T o   i m pl e m e nt   t hi s ,   w e   i n c o r po r a t e a i n t e l l i ge n t   t hr e e - c o m po n e nt   a da pt i v e   m e c h a ni s m .   F i r s t l y ,   w e   i m p l e m e nt   a   f e e d b a c l o o a r c h i t e c t u r e   o pe r a t i ng  o n   a   c l o s e d - l o o c o n t r o l   p r i n c i pl e ,   w h e r e   o ut put s   f r o m   t h e   CN N - Bi L S T M - A t t e n t i o n   n e u ra l   n e t w o r s e r v e   a s   t h e   i nput   s i g na l   f o r   c o nt i nuo us   a d a pt a t i o n.   W e   us e   t h e   ri v e r   l i b r a r y ' s   a d a pt i v e   w i n do w i n (A D W IN a l go r i t h m   [2 8]   t o   c h e c t h e   e nt r o p y   of   t h e   p r e di c t i o n   di s t ri b ut i o i r e a l   t i m e .   T hi s   m a ke s   i t   e a s i e t o   s e t   up  a   di r e c t   f e e db a c l o o b e t w e e n   m o de l   pe r f o r m a n c e   a n p a ra m e t e r   upd a t e s .   T h e   s y s t e m   m a ke s   t a r ge t e d   c ha n ge s   w h e t h e   e n t r o py   goe s   ov e r   a   c e rt a i l e v e l ,   l i ke   (H   > 0 . 85) ,   w h i c p r o b a b l y   m e a n s   t h a t   t h e   c o n f i de n c e   i t h e   p r e di c t i o n   i s   go i n g   do w n .   G uo   e t   al .   [29]   f o un d   t ha t   m i s c a l i b ra t i o i s   a   c o m m o p r o b l e m   w i t n e u r a l   n e t w o r ks .   W e   s ugge s t   a   m e t h o t h a t   us e s   dy n a m i c   pa ra m e t e r   s c a l i n t o   m a ke   c a l i b ra t i o n   m o r e   m a r ke t - a w a r e .   By   l ow e r i n t h e   e n t r o py   t hr e s h o l d   a nd   r a i s i n g   t h e   l e a rni n g   ra t e s   i n t e l l i ge n t l y ,   s c a l i n g   l e t s   a   m o de l   b e c o m e   m o r e   s e n s i t i v e   w h e n   t h e   m a rke t   i s   v e r y   vo l a t i l e .   T h i s   m a ke s   s ur e   t ha t   t he   m o de l   r e a c t s   qu i c kl y   t o   e ve n t s   t ha t   m o v e   t h e   m a r ke t .   I n   s t a b l e   pe r i o ds ,   t h e   s y s t e m   ke e ps   t h e   n o rm a l   s e t t i ngs ,   w hi c s t o ps   i t   f r o m   o v e r f i t t i n g   t o   s h o rt - t e r m   n o i s e .   B y   a ppl y i n g   t hi s   c o n f i gu ra t i o n,   w e   m a ke   s u r e   t ha t   t h e   f ra m e w o r f o c us e s   o n   a da p t i ng  du r i ng  t i m e s   o s i g n i f i c a n t   m a r ke t   c ha n ge .   Z a r g ha ni   a n d   A b e di   [ 30]   n o t e t h a t   s l i d i n g   w i n do w   t e c h ni q ue s   a r e   v e r y   i m po r t a n t   f o r   w o r ki ng  w i t s t r e a m s   o f   da t a .   T h e y   di d,   h o w e v e r ,   po i n t   o ut   t ha t   f i xe d - s i z e   w i n do w s   h a v e   t r o ub l e   a da p t i n g   t o   c h a n ge s   t h a t   ha ppe n   qu i c kl y ,   l i k e   b u r s t y   pa t t e rn s   o c o n c e pt   d r i f t .   O u r   t h i r d   s t ra t e gy   i s   t o   us e   a i nt e l l i ge n t   w i n do w   s i z i n g   t e c hn i q ue   b a s e o m a r ke t   c o n di t i o n s   t o   f i x   t hi s .   W e   s ug ge s t   a   48 - h o u r o l l i n g   w i n do w   f o r   i n c r e m e n t a l   upda t e s   t ha t   s t ri ke s   t h e   b e s t   b a l a n c e   b e t w e e n   b e i n qu i c t o   r e s po n a nd  b e i n g   s t a t i s t i c a l l y   r e l i a b l e .   W h e s pi ke s   i v o l a t i l i t y   a r e   de t e c t e d,   t h e   s y s t e m   a ut o m a t i c a l l y   s h o rt e n s   t hi s   w i n do w   t o   24  h o u r s   t o   gi v e   m o r e   w e i ght   t o   r e c e nt ,   h i g h - i m pa c t   d a t a .   T o   ke e t h e   m o de l   s t a b l e ,   t h e   w i ndo w   s i z e   i s   i n c r e a s e du ri n g   s t a b le  t i m e s .   W h e d r i f t   i s   f o un d ,   t h e   f r a m e w o r us e s   a   H o e ff d i n gT r e e   c l a s s i f i e r   [31 ]   t ra i n e o m i n i - b a t c h e s     (256  s a m pl e s f r o m   t h e   o pt i m i z e t i m e   w i ndo w   t o   m a ke   t a r ge t e upd a t e s .   T h i s   m e t h o m a ke s   i t   e a s y   t qui c kl y   a da pt   t o   n e w   m a r ke t   t r e n ds   w hi l e   s t i l l   b e i ng  e f f i c i e n t   w i t c o m put e r s ,   s i n c e   o n l y   t h e   t e m po ra l   a t t e n t i o p a r a m e t e r s   a r e   c ha n ge d ,   a n d   t h e   c o r e   s e nt i m e nt   c l a s s i f i c a t i o n   l a y e r s   s t a y   t h e   s a m e   t o   a v o i d   c a t a s t r o p h i c   f o r ge t t i n g .     2. 4 .     S tr at e gy   fo r   f i n e - tu n i n g   In   a dd i t i o n   t o   t h e   r e a l - t i m e   a da p t a t i o s t ra t e gy ,   w e   di s c u s s e a bov e ,   w e   s ugge s t   a   t hr e e - pha s e   a da p t a t i o a pp r o a c t o   f i n e - t u n e   o ur  n e t w o r k.   B a s e o H ow a r a n d   R ude r ' s   w o r o d i s c r i m i na t i v e     f i n e - t u ni n g   [32] ,   w e   s ugge s t   a a p p r o a c o f   gra du a l l y   un f r e e z i n g   l a y e r s   t o   h e l p   p r e v e n t   c a t a s t r o p h i c   fo r ge t t i ng  w hi l e   a l l o w i n g   e f fe c t i ve   do m a i n   t r a n s f e r .   T hi s   ki n d   o f   s t r a t e gy   c o ul w o r w e l l   i f i n a n c e ,   w h e r e   i t ' s   i m po rt a nt   t o   e xpa n v o c a b ul a r y   a n c a l i b ra t e   s e n t i m e nt   i nt e n s i t y   t o   de a l   w i t p r o b l e m s   w i t h   do m a i a da p t a t i o [1 0] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2252 - 8814   Int   J   A dv   A ppl   S c i V o l .   15,   N o .   1 ,   M a r c h   2026 41 6 - 426   420   A n o t h e m e t h o i s   m ul t i - t a s k   l e a rni n g ,   i n   w hi c w e   a dd  o t h e go a l s ,   s uc a s   p r e di c t i ng  v o l a t i l i t y   a n d   de t e c t i n g   u r ge n c y .   T h e   r e s ul t s   o f   [33] ,   w h o   s h o w e t ha t   a uxi l i a r y   t a s ks   i m p r o v e   m o de l   r o b us t n e s s   a n d   ge n e ra l i z a t i o n.   F i n a l l y ,   w e   r e c o m m e n d   a   c o n t i nuo us   l e a rni ng  m e t h o d   t ha t   c a de t e c t   c o n c e pt   d ri f t ,   w h i c h   i s   i n   l i n e   w i t t h e   i n c r e m e n t a l   a d a pt a t i o i de a s   put   f o r t h   b y   G a m a   e t   al .   [34]   f o r   e n v i r o n m e n t s   t ha t   a r e   n o t   s t a b l e .   T hi s   m e t h o gu a r a nt e e s   c o n s i s t e nt   l o n g - t e rm   pe r f o r m a n c e   w h i l e   m a i n t a i ni n g   t h e   l o w - l a t e n c y   i n f e r e n c e   r e qui r e d   f o r   r e a l - t i m e   t ra di ng  a pp l i c a t i o n s .   T h e s e   t hr e e   a pp r o a c h e s   w o r w e l l   t o ge t h e t o   b a l a n c e   a da p t a t i o e ff i c i e n c y   a n p ra c t i c a l   de pl o y m e n t ,   w hi c h   i s   w ha t   f i n t e c A r e s e a r c h   n e e ds .   T a b l e   p r e s e n t s   t h e   f i n a l   i n t e rna l   s t r uc t u r e   o f   o ur   m o de l ,   w hi c h   w i l l   b e   t r a i n e a nd  t e s t e d.       T a b l e   2 .   I nt e rna l   s t ruc t u r e   o f   t h e   c o m pl e t e   m o de l   L a y e r/ c o m p o n e n t   Co n f i g u ra t i o n   O u t p u t   s h a p e   P a ra m e t e r s   F u n c t i o n   In p u t   l a y e r   S e q u e n c e   l e n g t h :   1 2 8   E m b e d d i n g   d i m :   6 0 0   (1 2 8 ,   6 0 0 )   -   Re c e i v e s   p a d d e d   t e x t   s e q u e n c e s   M u l t i - s c a l e   CN N           1 st   l a y e r   C o n v 1 D   (k   = 1 )   F i l t e r s :   2 0 0 ,   K e r n e l :   1   (1 2 8 ,   2 0 0 )   1 2 0 , 2 0 0   U n i g ra m   p a t t e rn s   2 nd   l a y e r   C o n v 1 D   (k   = 2 )   F i l t e r s :   2 0 0 ,   K e r n e l :   2   (1 2 7 ,   2 0 0 )   2 4 0 , 2 0 0   Bi g ra m   p a t t e r n s   3 rd   l a y e Co n v 1 D   (k   = 3 )   F i l t e r s :   2 0 0 ,   K e r n e l :   3   (1 2 6 ,   2 0 0 )   3 6 0 , 2 0 0   T ri g ra m   p a t t e r n s   4 th   l a y e C o n v 1 D   (k   = 4 )   F i l t e r s :   2 0 0 ,   K e r n e l :   4   (1 2 5 ,   2 0 0 )   4 8 0 , 2 0 0   4 - g ra m   p a t t e r n s   5 th   l a y e C o n v 1 D   (k   = 5 )   F i l t e r s :   2 0 0 ,   K e r n e l :   5   (1 2 4 ,   2 0 0 )   6 0 0 , 2 0 0   5 - g ra m   p a t t e r n s   G l o b a l   m a x   p o o l i n g   A p p l i e d   p e r   b ra n c h   (2 0 0 , e a c h   -   E x t ra c t s   m o s t   s a l i e n t   fe a t u r e s   Co n c a t e n a t i o n   M e rg e   a l l   CN N   b ra n c h e s   (1 0 0 0 , )   -   Co m b i n e s   m u l t i - s c a l e   fe a t u re s   Bi L S T M   l a y e r   U n i t s :   1 2 8     Re t u r n   s e q u e n c e s :   t ru e   (1 2 8 ,   2 5 6 )   1 , 4 9 4 , 5 2 8   Ca p t u r e s   l o n g - ra n g e   d e p e n d e n c i e s   F o r w a r d   a n d   b a c k w a rd   = 2 5 6   u n i t s   A t t e n t i o n   m e c h a n i s m           S c o r e   c a l c u l a t i o n   t a n h   a c t i v a t i o n   (1 2 8 ,   2 5 6 )   6 5 , 7 9 2   Co m p u t e s   a t t e n t i o n   s c o r e s   W e i g h t   c o m p u t a t i o n   s o f t m a x   n o r m a l i z a t i o n   (1 2 8 ,   1 )   -   Co n v e rt s   t o   a   p ro b a b i l i t y   d i s t r i b u t i o n   Co n t e x t   v e c t o r   W e i g h t e d   s u m   (2 5 6 , )   -   F o c u s e s   o n   r e l e v a n t   t e m p o ra l   fe a t u re s   F e a t u r e   f u s i o n   Co n c a t e n a t e   CN N + A t t e n t i o n   (1 2 5 6 , )   -   Co m b i n e s   l o c a l + g l o b a l   p a t t e rn s   D ro p o u t   Ra t e : 0 . 5   (1 2 5 6 , )   -   P re v e n t s   o v e r fi t t i n g   D e n s e   l a y e r   U n i t s : 1 2 8 ,   R e L U   (1 2 8 , )   1 6 0 , 8 9 6   F i n a l   fe a t u re   t ra n s fo r m a t i o n   O u t p u t   l a y e r   U n i t s   : 3 ,   s o f t m a x   (3 , )   387   3 - c l a s s   s e n t i m e n t   c l a s s i f i c a t i o n       2. 5 .     Ex p e r i m e n ta l   s e tu p   an d   e v al u ati o n   m e tr i c s   W e   s pl i t   o u r   d a t a   i n t o   t hr e e   s e t s ,   t ra i ni n g   (70%) ,   v a l i d a t i o n   (15%) ,   a nd  t e s t i n g   (15%) ,   o r g a n i z e by   t i m e   t o   a v o i t e m po r a l   l e a k a ge ,   a nd  t ra i n e d   i t   o v e r   1 00   e po c h s   w i t a A da m W   o pt i m i z e r   t o   m i ni m i z e   t h e   c o m pos i t e   l o s s   f un c t i o n .   T o   e v a l ua t e   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   o ur   m o de l ,   w e   c o n duc t e t w o   t y pe s   o f   c o m pa ri s o n s ,   i n c l udi ng  a n   a b l a t i o n   s t udy   t o   a s s e s s   t h e   a t t e n t i o n   n e t w o r ks ’  c o n t r i b ut i o n   t o   o ur   m o de l ' s   pe r f o r m a n c e   a nd  a   b e n c h m a r k   c o m pa r i s o a ga i n s t   f i v e   o t h e b a s e l i n e s .   T h e s e   i n c l ude   D i s t i l B E R T ,   a   c o m pa c t   t ra n s f o r m e r;   L S T M ;   a   CN N - B i L S T M   w i t h o ut   a t t e n t i o n ;   V A D E R ;   F a s t T e xt ;   a n d   T e x t B l o b .   W e   s e l e c t e be n c hm a rk  m o de l s   b a s e o n   t h e i r   pe r f o r m a n c e   r e l e v a n c e   a n d   t h e i a b i l i t y   t o   b e   de pl oy e i n   r e a l - t i m e .   W hi l e   m o de l s   l i ke   F i n B E R T   p r o v i de   gr e a t   a c c ura c y ,   t h e y   a r e   c o m put a t i o n a l l y   c o m pl e a n d   l e s s   s u i t a b l e   f o r   t h e     hi g h - t hr o ug hput ,   l o w - l a t e n c y   pi pe l i n e   c e n t ra l   t o   o ur   s t udy ;   w e   di n o t   c o n s i de r   t h e m   i o ur   e v a l ua t i o n .   R a t h e r,   w e   fo c us   o n   m o de l s   t h a t   a c h i e v e   h i g h   a c c u r a c y   w i t h   c o m put a t i o na l   e f f i c i e n c y .   W e   e v a l ua t e   pe r f o r m a n c e   us i n g   s t a nda rd  c l a s s i f i c a t i o m e t r i c s ,   i n c l u di ng  a c c u r a c y ,   pr e c i s i o n,   r e c a l l ,   F 1 - s c o r e ,   a n d   a r e a   unde t h e   c u r v e   (A U C).   A   c o n f us i o m a t ri x   i s   us e f o r   e rr o r   a n a l y s i s .       3.   R ES U LTS   A N D   D I S C U S S I O N   3. 1 .     A b l at i o n   s tu d an d   h yp e r p ar am e t e r   o p ti m i z ati o n   A s   di s c us s e e a r l i e r,   t h e   i n i t i a l   e v a l ua t i o p l a i n v o l v e s   unde r t a ki ng  a a b l a t i o n   s t udy   t o   ob s e r ve   ov e r a l l   c o n t ri b ut i o o f   e a c h   c o m po n e n t .   S e nt i m e nt   a na l y s i s   us i n g   a   CN N   y i e l de a   v a l i da t i o n   a c c ura c y   of  62%  v a l i da t i o l o s s .   W i t o ur  f i na l   m o de l   CN N - B i L S T M - A t t e n t i o n ,   y i e l di n a   v a l i d a t i o n   a c c ur a c y   a n d   l o s s   of   82%  a n d   0. 2 5% ,   c o n f i r m i n g   a o v e r a l l   c o n t ri b ut i o o f   20%  a f t e r   a l l   c o m po n e n t s   a r e   i n t e g r a t e d.   A f t e r   pe r f o r m i ng  a   c o m po n e n t - w i s e   a b l a t i o n   s t udy   v a l i da t i ng  e a c h   c o m po n e n t ’s   c o n t ri b ut i o n   t o   t h e   ov e r a l l   m o de l ’s   pe r f o r m a n c e ,   w e   t h e a ppl i e O p t u na   f o r   h y pe r pa ra m e t e o pt i m i z a t i o f o r   b o t o u p r o po s e d   m o de l   a n d   t h e   b a s e l i n e s .   F i gu r e   s h o w s   t h e   t ra i ni n g   a n d   v a l i da t i o a c c ur a c y   (F i gu r e   2( a ))   a n d   l o s s     (F i gu r e   2( b ))   p l o t s   f o r   o ur  m o de l   a f t e r   t h e   n e w   c o n f i gura t i o ns .   W e   o b s e r v e   t ha t   o ur  p r o po s e m o de l   r e a c h e a   v a l i da t i o a c c ur a c y   of   97. 4%   w i t h   a   v a l i d a t i o l o s s   s t a b i l i z i ng  u n de r   0 . 1 .   W e   a t t r i b ut e   t h e   c r e di t   t o   t h e   a t t e n t i o m e c ha ni s m ,   w hi c a c t e a s   a   r e gul a r i z e r ,   s t a b i l i z i ng  t ra i ni n g   a n d   e nh a n c i ng  ge n e r a l i z a t i o n   a s   s h o w n   i n   T a b l e   3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A dv   A ppl   S c i     IS S N :   2252 - 8814       A dapt i v e   s e nt i m e n t   anal y s i s   f or   s t oc k   m ar k e t s   us i ng  de e l e a r ni n g   ( T al e nt   Maw e r e )   421   T a b l e   3 .   A b l a t i o s t udy   v a l i da t i o n   l o s s   a n a c c ura c y   v a l ue s   M e t ri c   CN N   ( % )   Bi L S T M   ( % )   S e n t i w a re t ra d e   ( n o   a t t e n t i o n )   ( % )   S e n t i w a re t ra d e   ( w i t h   a t t e n t i o n )   ( % )   V a l i d a t i o n   a c c u ra c y   62   70   75   82   V a l i d a t i o n   l o s s   0 . 6 8   0 . 4 0   0 . 3 5   0 . 2 5   G e n e ra l i z a t i o n   g a p   5   10   5   3         (a )     (b )     F i gu r e   2 .   P e r f o r m a n c e   p l o t s   f o r   t e s t e m o de l s   s h o w i n g   (a )   a c c ur a c y   a n d   (b l o s s       3. 2 .     M o d e l   p e r fo r m an c e   an d   b e n c h m ar k i n g   T a b l e   4   s u m m a ri z e s   t h e   pe r f o rm a n c e   o f   o ur  p r o po s e m o de l   a g a i n s t   t h e   p r o po s e b a s e l i n e s .   O u m o de l ,   CN N - B i L S T M - A t t e n t i o n   (S e n t i T ra de r),   a c h i e v e t o r e s ul t s ,   w i t h   go o s c o r e s   a c r o s s   a l l   m e t ri c s     ( a c c u ra c y :   0. 97 5,   F 1 - s c o r e :   0 . 982 ,   a n d   A U C:   0 . 9 73)   de m o n s t ra t i n g   o u m o de l ’s   s upe ri o r i t y   i m o de l l i ng  s e nt i m e nt   d a t a   i f i na n c i a l   m a rke t s .   W e   s u ppo rt   t h e   h y po t he s i s   t ha t   h y b r i d   a r c hi t e c t u r e   pe r f o rm s   b e t t e r   t ha s t a nd a l o n e s   s i n c e   e v e S e nt i T ra de r,   w i t h o u t   a t t e nt i o n,   a l r e a d y   o ut pe r f o r m e t h e   s t a n d a l o n e   L S T M   by   3. 1 i a c c u ra c y .   O u f i ndi ngs   f u rt h e v a l i d a t e   r e s u l t s   f r o m   t h e   a b l a t i o s t u dy   by   c o n f i rm i n g   t ha t   a t t e nt i o ne t w o r ks   i m p r o v e   p r e d i c t i o n s ,   a s   e v i de n c e b y   t h e   i m p r o v e pe r f o rm a n c e   w h e t h e   a t t e nt i o n e t w o r k   w a s   a d de d .   T h e   a t t e nt i o m e c ha ni s m   e nha nc e d   t h e   F 1 - s c o r e   b y   3. 8% ,   c o n f i rm i ng   i t s   r o l e   i e m p ha s i z i ng   i m po r t a nt   w o rds   a n d   r e d uc i ng   m i s c l a s s i f i c a t i o n.   U nl i ke   t ra n s f o rm e m o de l s   l i k e   F i n B E R T ,   t h e   p r o po s e m o de l   a c h i e v e s   t o pe r f o rm a n c e   w h i l e   ke e p i n g   a   l i g ht w e i g ht   a nd   e f f i c i e n t   de s i g n.   O u f ra m e w o r k   i s   t h e r e f o r e   s u i t a b l e   e v e f o r   r e a l - t i m e   us e   i hi g h - f r e que n c y   t ra d i n g   e n v i r o nm e n t s   w h e r e   l o w   l a t e n c y   i s   c ruc i a l .   T h e   po o pe r f o rm a n c e   o D i s t i l B E R T   a n d   l e x i c o n - b a s e d   m o de l s   hi g hl i g ht s   t h e   m i s m a t c b e t w e e ge n e ra l - p u r po s e   l a ngu a ge   m o de l s   a nd   f i na n c i a l   t e xt .       T a b l e   4 .   E v a l ua t i o n   m e t r i c s   o f   t e s t e m o de l s   M o d e l   A c c u ra c y   P re c i s i o n   Re c a l l   F1 - s c o r e   A U C   S e n t i w a re t ra d e ( w i t h   a t t e n t i o n )   0 . 9 7 5 3   0 . 9 6 2 6   0 . 9 7 4 6   0 . 9 8 1 6   0 . 9 7 2 8   S e n t i w a re t ra d e ( w i t h o u t   a t t e n t i o n   0 . 9 4 6 7   0 . 9 5 3 9   0 . 9 4 7 3   0 . 9 6 3 3   0 . 9 5 8 9   L S T M   0 . 9 3 3 3   0 . 9 4 3 9   0 . 9 4 2 3   0 . 9 3 2 1   0 . 9 2 3 6   D i s t i l B E RT   0 . 4 0 1 7   0 . 7 6 1 2   0 . 4 0 1 7   0 . 2 3 5 1   0 . 5 2 7 0   F a s t T e x t   0 . 0 3 7 7   0 . 0 3 5 9   0 . 0 3 7 7   0 . 0 3 5 0   0 . 0 4 3 0   V a d e r   0 . 3 5 1 5   0 . 5 1 3 3   0 . 3 5 1 5   0 . 4 1 6 3   0 . 5 1 2 3   T e x t B l o b   0 . 1 8 4 1   0 . 4 5 7 0   0 . 1 8 4 1   0 . 2 5 1 8   0 . 3 2 4 1       3. 3 .     A n al ys i s   o c o n fu s i on   m atr i c e s   A s   o ut l i n e d   i o ur  e v a l u a t i o f ra m e w o r k,   F i gu r e   3   p r e s e n t s   a   pl o t   o f   t h e   c o n f us i o m a t ri c e s   f o r   D i s t i l B E R T ,   L S T M ,   a nd  b o t v a r i a t i o n s   o f   S e n t i T r a de r.   W e   us e   c o n f us i o n   m a t r i c e s   due   t o   t h e i a b i l i t y   t off e r   de t a i l e i n s i g ht s   i nt o   h o w   w e l l   e a c h   m o de l   pe r f o r m s   a c r o s s   s e n t i m e nt   c a t e go r i e s .   W e   o bs e r v e   t h a t   t h e   L S T M   b a s e l i n e   h a s   h i g c o n f us i o n   b e t w e e n   c l a s s e s ,   e s pe c i a l l y   be t w e e n   po s i t i v e   a n n e g a t i v e   s e n t i m e nt s ,   m i s c l a s s i f y i n 20  i n s t a n c e s   b e t w e e n   t h e s e   t w o .   H ow e v e r ,   t h e   D i s t i l B E R T   c o n f us i o n   i s   m o r e   p r o n o un c e d,   pr o v i di n g   f urt h e s uppo rt   t o   o u e a r l i e a s s e r t i o n   t ha t   i t   s t r u ggl e s   t o   c a pt u r e   t h e   s ub t l e   m e a ni n gs   i f i na n c i a l   l a n gu a ge .   A   s i g ni f i c a n t   i m p r o v e m e n t   i s   o b s e r v e o n   S e nt i T r a de w i t h o ut   a t t e n t i o n ,   a c h i e v i ng   pe r f e c t   c l a s s i f i c a t i o n   f o r   t h e   n e g a t i v e   a n n e u t r a l   c l a s s e s ,   w h i l e   r e duc i n g   t h e   po s i t i v e - n e ga t i v e   c o n f us i o n   t o   j us t   fo ur   i n s t a n c e s .   N o t a b l y ,   S e n t i T r a de r   w i t h   a t t e nt i o n   a c hi e v e s   pe r f e c t   c l a s s i f i c a t i o n   a c r o s s   a l l   s e nt i m e nt   c a t e go r i e s ,   c o m pl e t e l y   r e m o v i n g   c r o s s - c l a s s   e rr o r s .   T hi s   h i g hl i g h t s   h o w   w e l l   o ur  a d a pt i v e   f r a m e w o r w o r ks   t o   i de nt i fy   s e n t i m e n t - b e a ri n p hr a s e s   a nd  c l e a r   up   t h e   c o n t e xt   i s s ue s   t h a t   o t h e r   m o de l s   f a c e .   W e   c o n c l ude   t ha t   t h e   s t e a dy   i m p r o v e m e n t   f r o m   L S T M   t o   S e nt i T r a de w i t h o ut   a t t e nt i o n ,   a n d   t h e t o   S e n t i T ra de r   w i t a t t e nt i o n,   s uppo rt s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2252 - 8814   Int   J   A dv   A ppl   S c i V o l .   15,   N o .   1 ,   M a r c h   2026 41 6 - 426   422   o ur   de s i g n   c h o i c e s ,   n o t   o n l y   r e ga r d i n i m po r t a n c e   a t t e nt i o m e c ha n i s m s   b ut   r e a l - t i m e   a da p t a b i l i t y   i i m p r o v i n g   s e nt i m e n t   c l a s s i f i c a t i o n   i f i na n c i a l   t e xt   a na l y s i s .     3. 4 .     R e a l - ti m e   p e r fo r m an c e   an d   p r a c ti c al   i m p l i c at i o n s   O ur  r e a l - t i m e   pe r f o r m a n c e   e v a l ua t i o n   de m o n s t ra t e s   t h e   pi pe l i n e ' s   o pe ra t i o n a l   e f f i c i e n c y   w i t t h e   e n t i r e   p r o c e s s   f r o m   n e w s   i n ge s t i o t o   s e nt i m e n t   c l a s s i f i c a t i o n ,   w i t a   l a t e n c y   o f   l e s s   t h a 20 0   ms ,   a s   s h o w n   i n   F i gu r e   4 .   T h e s e   r e s ul t s   a r e   w i t h i t h e   s t ri c t   n e e ds   o f   hi g h - f re que n c y   t r a d i n g   e n v i r o n m e nt s .   W e   o b s e r ve t ha t   t h e   c o n c e pt   d r i f t   c a pa b i l i t y   s uc c e s s f ul l y   i de n t i f i e a n d   a dj us t e t o   v o l a t i l i t y   s h i f t s   du r i ng  b a c kt e s t i ng.   P r e di c t i o n   de c a y   w a s   r e duc e by   32%  c o m pa r e t o   a   s t a t i c   m o de l ,   s e e   F i gu r e   4 .   T h i s   s t r e ngt i s   i m po r t a n t   f o r   f i n t e c de pl o y m e n t   b e c a us e   i t   c o n f i r m s   t ha t   t h e   m o de l   pe r f orm s   r e l i a b l y   e ve n   d u r i n g   m a rke t   c ri s e s .   F i gu r e   4   pr e s e nt s   a   pe r f o r m a n c e   a n a l y s i s   us i n g   p i pe l i n e   l a t e n c y   di s t r i b ut i o n   a n d   c o n c e pt   d r i f t   a d a pt a t i o m e t ri c s .   T o   v e r i fy   o ur   m o de l ’s   c o n c e pt   dri f t   de t e c t i o n   a n d   i n c r e m e nt a l   upd a t e   c a p a b i l i t y ,   w e   e v a l ua t e d   t h e   pr e   a n d   po s t   CO V ID - 19   pe r i o d.   A s   i l l us t r a t e i F i gu r e   5 ,   t h e   m a i n   f i n d i n g   i s   t ha t   a   s t a t i c   m o de l   qu i c kl y   b e c o m e s   o ut da t e d   du ri n g   a   m a r ke t   s h o c k ,   w h e r e a s   o u a da pt i v e   m o de l   ha n d l e d   t hi s   c ha l l e n ge   t hr o ug c o n t i n uo us   l e a rni ng.   W h i l e   t h e   m o de l   di d   n o t   pe r f o r m   s o   w e l l   i ni t i a l l y ,   i t   p r e v e n t e d   a   po t e n t i a l   4 0 - 60%   d r o i n   pe r f o r m a n c e   a nd   i n s t e a a c h i e v e d   a   c o n s i s t e n t   3 - 8 %   a dv a n t a ge .   T h i s   h i g h l i g h t s   t h e   i m po r t a n t   r o l e   o a da p t i v e   f r a m e w o r ks   i n   r e a l - w o r l f i na n c i a l   a ppl i c a t i o n s   w he r e   v o l a t i l i t y   i s   h i g h.                   F i gu r e   3 .   Co n f us i o n   m a t r i x   p l o t s           F i gu r e   4 R e a l - t i m e   de pl oy m e n t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A dv   A ppl   S c i     IS S N :   2252 - 8814       A dapt i v e   s e nt i m e n t   anal y s i s   f or   s t oc k   m ar k e t s   us i ng  de e l e a r ni n g   ( T al e nt   Maw e r e )   423       F i gu r e   5 .   P r e   a n d   po s t   CO V ID - 19   pe r f o r m a n c e       D e s pi t e   o ur   m o de l ' s   r o b us t   pe r f o r m a n c e ,   i t   ha s   s o m e   l i m i t a t i o n s   t ha t   n e e t o   b e   r e f i n e d.   W e   a c kn o w l e dge   o ur   f r a m e w o r k' s   s o l e   r e l i a n c e   o n   t e xt ua l   n e w s   h e a dl i n e s   f o r   s e n t i m e nt   c l a s s i f i c a t i o n.   T hi s   m e a n s   t h a t   i t   i s   l i m i t e t o   t h e   s t o r y t e l l e r ' s   po i nt   o f   v i e w   a n no t   t h a t   o f   r e a l   i n v e s t o r s .   T h e   m o de l ’s   r e l i a n c e   o F a s t T e xt   i s   y e t   a n o t h e r   l i m i t a t i o t ha t   m i g h t   m a ke   t h e   m o de l   s t r ug gl e   w i t h   c o m pl e f i n a n c i a l   t e r m s   a n d   i r o n y ,   w h e r e   m o r e   s o phi s t i c a t e m o de l s   l i ke   F i n B E R T   c o ul e a s i l y   f l o ur i s h.   F ut u r e   w o r w i l l   f o c us   o n :     i)   Im p r o v i n g   t h e   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   c a pa b i l i t y   by   us i n t h e   w ho l e   n e w s   a rt i c l e   ra t h e t ha j us t   m a k i n g   us e   of   h e a d l i n e s .   T h e   m o de l   s h o ul a l s o   e m b e o t h e r   s o u r c e s   of   n e w s ,   s uc a s   s o c i a l   m e di a .   ii)   O ur   m o de l   i s   n o t   b ui l t   t o   w o r i n   i s o l a t i o n ,   a n d   a s   s uc h,   f u t u r e   w o r w i l l   f o c us   o n   i n t e g ra t i n m ul t i - m o da l   d a t a ,   i n c l u di n g   t e xt u a l   s e n t i m e nt   w i t h   t e c hn i c a l   i n di c a t o r s   a n d   m a c r o e c o n o m i c   da t a   i o n e   pr e di c t i v e   m o de l .     iii)   T o   v a l i d a t e   ge n e ra l i z a b i l i t y   fo r   o u m o de l ,   w e   a l s o   s ug ge s t   t h a t   f ut u r e   w o r k   e xpa n d   o u m o de l   t o   di f fe r e nt   a s s e t   c l a s s e s   by   v a l i da t i n g   t h e   f r a m e w o r o f o r e x,   c r y pt oc urr e n c i e s ,   a n d   c o m m o di t i e s .       4.   C O N C LU S I O N   T h e r e   i s   a u r ge n t   n e e f o r   t h e   e s t a b l i s h m e n t   o f   a da pt a b l e   s y s t e m s   fo r   r e a l - t i m e   f i n a n c i a l   s e n t i m e n t   a n a l y s i s .   In   t h e   c urr e nt   s t udy ,   w e   i n v e s t i ga t e d   h o w   i nt e gra t i n i n c r e m e nt a l   l e a rni n g   a pp r o a c h e s   w i t a ut o m a t i c   r e t ra i ni n g   a n d   h y b r i a r c h i t e c t ur e s ,   s uc a s   t he   CN N - B i L S T M - A t t e nt i o a r c hi t e c t u r e   w i t h   c o n c e pt   dri f t   de t e c t i o m e c h a ni s m ,   c a i m p r o v e   pr e di c t i v e   t a s ks   i s e nt i m e n t   a na l y s i s .   T h e   f r a m e w o r a c hi e v e s   e xc e l l e n t   a c c u r a c y   a n s t r o n o pe ra t i o n a l   r e s i l i e nc e ,   a c c o r di ng  t o   t h e   e m p i r i c a l   r e s ul t s .   W e   a l s o   n o t e t ha t   i t   pe r f o r m s   n o t i c e a b l y   b e t t e r   t ha a   num b e o f   l e a di n g   b e n c h m a r ks ,   e s t a b l i s h i n g   a   n e w   b a s e l i n e   f o r   s e n t i m e n t - d ri v e n   m a r ke t   a na l y s i s   t oo l s .   T h e   f i n d i n gs   a l s o   v a l i d a t e   o ur   m o de l ' s   us e f ul n e s s   a n p ra c t i c a l i t y   fo r   f i n t e c h   a pp l i c a t i o n s   due   t o   i t s   l o w - l a t e n c y   pe r f o r m a n c e   a n d   f l e xi b i l i t y .   T h e   a pp r o a c h   c a n   b e   a ppl i e t o   ri s m a na ge m e n t ,   a ut o m a t e t ra di ng,   a n d   s e nt i m e nt   a na l y s i s   of   i n v e s t o r s .   I t h e   f ut u r e ,   w e   h o pe   t o   i m p r o v e   t h e   a r c hi t e c t u r e   by   c o m b i n i ng  m a c r o e c o n o m i c   i ndi c a t o r s ,   t e c hn o l o gi c a l   da t a ,   a n d   s e nt i m e nt   d a t a .   E xpa ndi ng  i t s   s c o pe   t o   i n c o r po ra t e   m ul t i m o da l   a n d   m u l t i l i n gu a l   f i na n c i a l   da t a   c o ul b e   a n o t h e r   t o pi c   of   i n v e s t i ga t i o n ,   s t r e n g t h e ni n g   t h e   l i nk  b e t w e e n   s o phi s t i c a t e N L P   a n dy n a m i c   f i n a n c i a l   m a r ke t s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2252 - 8814   Int   J   A dv   A ppl   S c i V o l .   15,   N o .   1 ,   M a r c h   2026 41 6 - 426   424   F U N D I N G   I N F O R M A TI O N   T h e   a u t h o r s   s t a t e   t ha t   n o   f u n di n g   w a s   r e c e i v e f o r   t h i s   p r o j e c t .       A U TH O R   C O N TR I B U TI O N S   S TA T EM EN T   T h i s   j o urn a l   us e s   t h e   Co n t ri b ut o R o l e s   T a xo n o m y   (CR e di T t o   r e c o gn i z e   i ndi v i du a l   a u t h o c o n t ri b ut i o n s ,   r e duc e   a ut h o r s hi p   di s pu t e s ,   a n d   f a c i l i t a t e   c o l l a bo r a t i o n.     N am e   o A u th o r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   T a l e nt   M a w e r e                               S e l v a r a j   R a j a l a ks h m i                               V e n u   M a d ha v   K ut ha di                               O t l h a pi l e   D i na ke n y a n e                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r m a l   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e s o u rc e s   D   :   D a t a   Cu ra t i o n   O   :   W ri t i n g   -   O ri g i n a l   D ra ft   E   :   W ri t i n g   -   Re v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi s u a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P ro j e c t   a d m i n i s t ra t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i s i t i o n         C O N F LI C O F   I N T ER ES S TA T EM EN T   A ut h o r s   s t a t e   n o   c o n f l i c t   o f   i nt e r e s t .       I N F O R M ED   C O N S EN T   W e   h a v e   o b t a i n e i n f o r m e d   c o n s e n t   f r o m   a l l   i n d i v i dua l s   i n c l ude i t hi s   s t udy .       ETH I C A A P P R O V A L   T h e   r e s e a r c r e l a t e t o   h u m a n   us e   h a s   c o m pl i e w i t a l l   t h e   r e l e v a n t   n a t i o n a l   r e gu l a t i o n s   a n d   i n s t i t ut i o na l   po l i c i e s   f o l l ow i n g   t h e   t e n e t s   o f   t h e   H e l s i n k i   D e c l a r a t i o a n d   h a s   b e e n   a pp r o v e by   t h e   a u t h o r s '   i n s t i t ut i o na l   r e v i e w   bo a r d .       D A TA   A V A I LA B I LI T Y   T h e   d a t a   t ha t   s uppo rt   t h e   f i ndi n gs   o f   t h i s   s t udy   a r e   a v a i l a b l e   f r o m   t h e   c o rr e s po n di ng   a u t h o r,   [ TM ] ,   upo n   r e a s o n a b l e   r e que s t .       R EF ER EN C ES   [1 ]   G .   M .   C h a t z i l o i z o s ,   D .   G u n o p u l o s ,   a n d   K .   K o n s t a n t i n o u ,   D e e p   l e a r n i n g   f o r   s t o c k   m a rk e t   p r e d i c t i o n   u s i n g   s e n t i m e n t   a n d   t e c h n i c a l   a n a l y s i s ,   S N   Co m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   5 ,   n o .   5 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 2 9 7 9 - 024 - 02651 - 5.   [2 ]   S .   W u ,   Y .   L i u ,   Z .   Z o u ,   a n d   T .   H .   W e n g ,   S _ I_ L S T M :   s t o c k   p ri c e   p r e d i c t i o n   b a s e d   o n   m u l t i p l e   d a t a   s o u rc e s   a n d   s e n t i m e n t   a n a l y s i s ,   Co n n e c t i o n   S c i e n c e ,   v o l .   3 4 ,   n o .   1 ,   p p .   4 4 6 2 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 9 5 4 0 0 9 1 . 2 0 2 1 . 1 9 4 0 1 0 1 .   [3 ]   K .   W a n g ,   M u l t i f a c t o p r e d i c t i o n   m o d e l   fo s t o c k   m a rk e t   a n a l y s i s   b a s e d   o n   d e e p   l e a rn i n g   t e c h n i q u e s ,   S c i e n t i f i c   R e p o r t s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 025 - 8 8 7 3 4 - 6.   [4 ]   N .   D a s ,   B.   S a d h u k h a n ,   S .   S .   Bh a k t a ,   a n d   S .   C h a k ra b a rt i ,   In t e g ra t i n g   E E M D   a n d   e n s e m b l e   CN N   w i t h   X   (T w i t t e r)  s e n t i m e n t   fo r   e n h a n c e d   s t o c k   p ri c e   p re d i c t i o n s ,   S o c i a l   Ne t w o r k   A n a l y s i s   a n d   M i n i n g ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 3 2 7 8 - 023 - 01190 - w.   [5 ]   Y .   H u a n g   a n d   V .   V a k h a r i a ,   D e e p   l e a r n i n g - b a s e d   s t o c k   m a rk e t   p re d i c t i o n   a n d   i n v e s t m e n t   m o d e l   f o fi n a n c i a l   m a n a g e m e n t ,   J o u r n a l   o f   O r g a n i z a t i o n a l   a n d   E n d   U s e r   Co m p u t i n g ,   v o l .   3 6 ,   n o .   1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 4 0 1 8 / J O E U C. 3 4 0 3 8 3 .   [6 ]   H .   L e e ,   J .   H .   K i m ,   a n d   H .   S .   J u n g ,   D e e p - l e a rn i n g - b a s e d   s t o c k   m a rk e t   p re d i c t i o n   i n c o r p o ra t i n g   E S G   s e n t i m e n t   a n d   t e c h n i c a l   i n d i c a t o r s ,   S c i e n t i f i c   R e p o r t s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 024 - 61106 - 2.   [7 ]   N .   D a s ,   B.   S a d h u k h a n ,   R .   C h a t t e rj e e ,   a n d   S .   Ch a k ra b a r t i ,   In t e g ra t i n g   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   w i t h   g ra p h   n e u ra l   n e t w o rk s   fo e n h a n c e d   s t o c k   p r e d i c t i o n :   a   c o m p re h e n s i v e   s u rv e y ,   D e c i s i o n   A n a l y t i c s   J o u r n a l ,   v o l .   1 0 ,   M a r.   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . d a j o u r. 2 0 2 4 . 1 0 0 4 17.   [8 ]   T .   T .   K h o e i ,   H .   O .   S l i m a n e ,   a n d   N .   K a a b o u c h ,   D e e p   l e a r n i n g :   s y s t e m a t i c   re v i e w ,   m o d e l s ,   c h a l l e n g e s ,   a n d   re s e a r c h   d i r e c t i o n s ,   Ne u r a l   Co m p u t i n g   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   3 5 ,   n o .   3 1 ,   p p .   2 3 1 0 3 2 3 1 2 4 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 5 2 1 - 023 - 08957 - 4.   [9 ]   D .   M u h a m m a d ,   I.   A h m e d ,   K .   N a v e e d ,   a n d   M .   B e n d e c h a c h e ,   A n   e x p l a i n a b l e   d e e p   l e a rn i n g   a p p r o a c h   f o r   s t o c k   m a rk e t   t re n d   p r e d i c t i o n ,   H e l i y o n ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . h e l i y o n . 2 0 2 4 . e 4 0 0 9 5 .   [1 0 ]   D .   A ra c i ,   F i n BE RT :   fi n a n c i a l   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   w i t h   p r e - t ra i n e d   l a n g u a g e   m o d e l s ,   2 0 1 9 a r X i v :1 9 0 8 . 1 0 0 6 3 .   [1 1 ]   E .   F .   F a m a ,   E ffi c i e n t   c a p i t a l   m a rk e t s :   a   r e v i e w   o t h e o r y   a n d   e m p i r i c a l   w o r k ,   T h e   J o u r n a l   o f   F i n a n c e ,   v o l .   2 5 ,   n o .   2 ,   M a y   1 9 7 0 ,   d o i :   1 0 . 2 3 0 7 / 2 3 2 5 4 8 6 .   [1 2 ]   B.   G .   M a l k i e l ,   A   r a n d o m   w a l k   d o w n   W a l l   s t r e e t .   N e w   Y o rk   Ci t y ,   U n i t e d   S t a t e s :   W .   W .   N o rt o n   &   C o m p a n y ,   2 0 1 3 .   [1 3 ]   R.   J .   S h i l l e r,   D o   s t o c k   p ri c e s   m o v e   t o o   m u c h   t o   b e   j u s t i f i e d   b y   s u b s e q u e n t   c h a n g e s   i n   d i v i d e n d s ? ,   A m e r i c a n   E c o n o m i c   R e v i e w v o l .   7 1 ,   n o .   3 ,   p p .   4 2 1 3 6 ,   1 9 8 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A dv   A ppl   S c i     IS S N :   2252 - 8814       A dapt i v e   s e nt i m e n t   anal y s i s   f or   s t oc k   m ar k e t s   us i ng  de e l e a r ni n g   ( T al e nt   Maw e r e )   425   [1 4 ]   D .   K a h n e m a n   a n d   A .   T v e r s k y ,   P r o s p e c t   t h e o ry :   a n   a n a l y s i s   o d e c i s i o n   u n d e ri s k ,   Ch o i c e s ,   V a l u e s ,   a n d   F r a m e s ,   v o l .   4 7 ,   n o .   2 ,   p p .   1 7 4 3 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 7 / CBO 9 7 8 0 5 1 1 8 0 3 4 7 5 . 0 0 3 .   [1 5 ]   Q .   X i a o   a n d   B.   I h n a i n i ,   S t o c k   t r e n d   p r e d i c t i o n   u s i n g   s e n t i m e n t   a n a l y s i s ,   P e e r J   Co m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   9 ,   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 7 7 1 7 / P E E RJ - CS . 1 2 9 3 .   [1 6 ]   P .   D u b e y ,   P .   D u b e y ,   a n d   H .   G e h a n i ,   E n h a n c i n g   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   t h ro u g h   d e e p   l a y e i n t e g ra t i o n   w i t h   l o n g   s h o rt - t e r m   m e m o ry   n e t w o rk s ,   In t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   Co m p u t e r   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   9 4 9 9 5 7 ,   2 0 2 5 ,     d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 5 i 1 . p p 9 4 9 - 957.   [1 7 ]   S .   Ra n i   a n d   P .   K u m a r,   D e e p   l e a r n i n g   b a s e d   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   u s i n g   c o n v o l u t i o n   n e u ra l   n e t w o rk ,   A r a b i a n   J o u r n a l   f o r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   4 4 ,   n o .   4 ,   p p .   3 3 0 5 3 3 1 4 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 3 3 6 9 - 018 - 3500 - z.   [1 8 ]   N .   C.   D a n g ,   M .   N .   M G a rc í a ,   a n d   F .   D .   L.   P ri e t a ,   S e n t i m e n t   a n a l y s i s   b a s e d   o n   d e e p   l e a rn i n g :   a   c o m p a r a t i v e   s t u d y ,   E l e c t r o n i c s v o l .   9 ,   n o .   3 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s 9 0 3 0 4 8 3 .   [1 9 ]   I.   A l m a l i s ,   E .   K o u l o u m p ri s ,   a n d   I.   V l a h a v a s ,   S e c t o r - l e v e l   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   w i t h   d e e p   l e a r n i n g ,   K n o wl e d g e - B a s e d   S y s t e m s v o l .   2 5 8 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . k n o s y s . 2 0 2 2 . 1 0 9 9 5 4 .   [2 0 ]   J .   S i n g h ,   G .   S i n g h ,   a n d   R .   S i n g h ,   O p t i m i z a t i o n   o f   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   u s i n g   m a c h i n e   l e a rn i n g   c l a s s i fi e rs ,   H u m a n - c e n t r i c   Co m p u t i n g   a n d   In f o r m a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   7 ,   n o .   1 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 1 3 6 7 3 - 017 - 0116 - 3.   [2 1 ]   J .   D e v l i n ,   M .   W .   Ch a n g ,   K .   L e e ,   a n d   K .   T o u t a n o v a ,   B E RT :   p r e - t ra i n i n g   o d e e p   b i d i r e c t i o n a l   t ra n s fo r m e r s   f o l a n g u a g e   u n d e r s t a n d i n g ,   i n   N A A C L   H L T   2 019  -   2 0 1 9   Co n f e r e n c e   o f   t h e   No r t h   A m e r i c a n   Ch a p t e r   o f   t h e   A s s o c i a t i o n   f o r   Co m p u t a t i o n a l   L i n g u i s t i c s H u m a n   L a n g u a g e   T e c h n o l o g i e s   -   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   Co n f e r e n c e ,   2 0 1 9 ,   v o l .   1 ,   p p .   4 1 7 1 4 1 8 6 .   [2 2 ]   T .   M i k o l o v ,   I.   S u t s k e v e r,   K .   C h e n ,   G .   C o rra d o ,   a n d   J .   D e a n ,   D i s t ri b u t e d   r e p r e s e n t a t i o n s   o f   w o r d s   a n d   p h ra s e s   a n d   t h e i r   c o m p o s i t i o n a l i t y   2 0 1 3 ,   a r X i v :1 3 1 0 . 4 5 4 6 .   [2 3 ]   P .   B o j a n o w s k i ,   E .   G ra v e ,   A .   J o u l i n ,   a n d   T .   M i k o l o v ,   E n r i c h i n g   w o r d   v e c t o r s   w i t h   s u b w o rd   i n fo r m a t i o n ,   T r a n s a c t i o n s   o f   t h e   A s s o c i a t i o n   f o r   Co m p u t a t i o n a l   L i n g u i s t i c s ,   v o l .   5 ,   p p .   1 3 5 1 4 6 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 6 2 / t a c l _ a _ 0 0 0 5 1 .   [2 4 ]   P .   K o u k a ra s ,   C.   N o u s i ,   a n d   C .   T j o rt j i s ,   S t o c k   m a rk e t   p re d i c t i o n   u s i n g   m i c ro b l o g g i n g   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   a n d   m a c h i n e   l e a rn i n g ,   T e l e c o m ,   v o l .   3 ,   n o .   2 ,   p p .   3 5 8 3 7 8 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / t e l e c o m 3 0 2 0 0 1 9 .   [2 5 ]   A .   V a s w a n i   e t   a l . ,   A t t e n t i o n   i s   a l l   y o u   n e e d ,   2 0 1 7 ,   a r X i v :1 7 0 6 . 0 3 7 6 2 .   [2 6 ]   C.   Ba s t i d o n   a n d   F .   J a w a d i ,   T ra d e   f ra g m e n t a t i o n   a n d   v o l a t i l i t y - of - v o l a t i l i t y   n e t w o rk s ,   J o u r n a l   o f   In t e r n a t i o n a l   F i n a n c i a l   M a r k e t s ,   In s t i t u t i o n s   a n d   M o n e y ,   v o l .   9 1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n t f i n . 2 0 2 3 . 1 0 1 9 0 8 .   [2 7 ]   X .   L u ,   Q .   Z e n g ,   J .   Z h o n g ,   a n d   B.   Z h u ,   In t e r n a t i o n a l   s t o c k   m a rk e t   v o l a t i l i t y :   a   g l o b a l   t a i l   r i s k   s i g h t ,   J o u r n a l   o f   In t e r n a t i o n a l   F i n a n c i a l   M a r k e t s ,   In s t i t u t i o n s   a n d   M o n e y ,   v o l .   9 1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n t fi n . 2 0 2 3 . 1 0 1 9 0 4 .   [2 8 ]   A .   Bi fe t   a n d   R.   G a v a l d à ,   L e a rn i n g   f r o m   t i m e - c h a n g i n g   d a t a   w i t h   a d a p t i v e   w i n d o w i n g ,   i n   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   7 t h   S IA M   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   D a t a   M i n i n g ,   2 0 0 7 ,   p p .   4 4 3 448 ,   d o i :   1 0 . 1 1 3 7 / 1 . 9 7 8 1 6 1 1 9 7 2 7 7 1 . 4 2 .   [2 9 ]   C.   G u o ,   G .   P l e i s s ,   Y .   S u n ,   a n d   K .   Q .   W e i n b e rg e r ,   O n   c a l i b ra t i o n   o f   m o d e r n   n e u ra l   n e t w o rk s ,   i n   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   3 4 t h   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   M a c h i n e   L e a r n i n g ,   2 0 1 7 .   [3 0 ]   A .   Z a r g h a n i   a n d   S .   A b e d i ,   D e s i g n i n g   a d a p t i v e   a l g o ri t h m s   b a s e d   o n   r e i n fo rc e m e n t   l e a r n i n g   f o r   d y n a m i c   o p t i m i z a t i o n   o s l i d i n g   w i n d o w   s i z e   i n   m u l t i - d i m e n s i o n a l   d a t a   s t r e a m s ,   2 0 2 5 a r X i v :2 5 0 7 . 0 6 9 0 1 .   [3 1 ]   I.   F . - Bl a n c o ,   J .   D .   C . - Á v i l a ,   G .   R . - J i m é n e z ,   R.   M . - Bu e n o ,   A .   O . - D í a z ,   a n d   Y .   C . - M o t a ,   O n l i n e   a n d   n o n - p a ra m e t ri c   d ri ft   d e t e c t i o n   m e t h o d s   b a s e d   o n   H o e ffd i n g ’s   b o u n d s ,   IE E E   T r a n s a c t i o n s   o n   K n o wl e d g e   a n d   D a t a   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   2 7 ,   n o .   3 ,   p p .   8 1 0 8 2 3 ,   M a r.   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T K D E . 2 0 1 4 . 2 3 4 5 3 8 2 .   [3 2 ]   J .   H o w a r d   a n d   S .   Ru d e r,   U n i v e r s a l   l a n g u a g e   m o d e l   f i n e - t u n i n g   fo r   t e x t   c l a s s i fi c a t i o n ,   i n   A CL   2 0 1 8   -   5 6 t h   A n n u a l   M e e t i n g   o f   t h e   A s s o c i a t i o n   f o r   Co m p u t a t i o n a l   L i n g u i s t i c s ,   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   Co n f e r e n c e   ( L o n g   P a p e r s ) ,   2 0 1 8 ,   v o l .   1 ,   p p .   3 2 8 3 3 9 ,     d o i :   1 0 . 1 8 6 5 3 / v 1 / p 1 8 - 1031.   [3 3 ]   X .   L i u ,   P .   H e ,   W .   C h e n ,   a n d   J .   G a o ,   M u l t i - t a s k   d e e p   n e u ra l   n e t w o rk s   f o n a t u ra l   l a n g u a g e   u n d e r s t a n d i n g ,   i n   A C L   2 0 1 9   -   5 7 t h   A n n u a l   M e e t i n g   o f   t h e   A s s o c i a t i o n   f o r   Co m p u t a t i o n a l   L i n g u i s t i c s ,   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   Co n f e r e n c e ,   2 0 2 0 ,   p p .   4 4 8 7 4 4 9 6   d o i :   1 0 . 1 8 6 5 3 / v 1 / p 1 9 - 1441.   [3 4 ]   J .   G a m a ,   I.   Z l i o b a i t e ,   A .   Bi fe t ,   M .   P e c h e n i z k i y ,   a n d   A .   Bo u c h a c h i a ,   A   s u rv e y   o n   c o n c e p t   d ri ft   a d a p t a t i o n ,   A CM   Co m p u t i n g   S u r v e y s ,   v o l .   4 6 ,   n o .   4 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 2 5 2 3 8 1 3 .   [3 5 ]   X .   C h e n ,   H .   X i e ,   Z .   L i ,   H .   Z h a n g ,   X .   T a o ,   a n d   F .   L .   W a n g ,   S e n t i m e n t   a n a l y s i s   fo s t o c k   m a rk e t   re s e a r c h :   a   b i b l i o m e t ri c   s t u d y ,   Na t u r a l   L a n g u a g e   P r o c e s s i n g   J o u r n a l ,   v o l .   1 0 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n l p . 2 0 2 5 . 1 0 0 1 2 5 .   [3 6 ]   S .   M e h t a b   a n d   J .   S e n ,   A   r o b u s t   p r e d i c t i v e   m o d e l   fo r   s t o c k   p ri c e   p r e d i c t i o n   u s i n g   d e e p   l e a rn i n g   a n d   n a t u ra l   l a n g u a g e   p r o c e s s i n g ,   S S R E l e c t r o n i c   J o u r n a l .   2 0 2 0 d o i :   1 0 . 2 1 3 9 / s s r n . 3 5 0 2 6 2 4 .   [3 7 ]   T .   S i d o g i ,   R.   M b u v h a ,   a n d   T .   M a r w a l a ,   S t o c k   p ri c e   p r e d i c t i o n   u s i n g   s e n t i m e n t   a n a l y s i s ,   i n   Co n f e r e n c e   P r o c e e d i n g s   -   IE E E   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   S y s t e m s ,   M a n   a n d   Cy b e r n e t i c s ,   2 0 2 1 ,   p p .   4 6 51 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S M C5 2 4 2 3 . 2 0 2 1 . 9 6 5 9 2 8 3 .   [3 8 ]   Q .   T u l   e t   a l . ,   S e n t i m e n t   a n a l y s i s   u s i n g   d e e p   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s :   a   r e v i e w ,   In t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A d v a n c e d   Co m p u t e r   S c i e n c e   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   8 ,   n o .   6 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 4 5 6 9 / IJ A CS A . 2 0 1 7 . 0 8 0 6 5 7 .   [3 9 ]   W .   S o u m a ,   I .   V o d e n s k a ,   a n d   H .   A o y a m a ,   E n h a n c e d   n e w s   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   u s i n g   d e e p   l e a r n i n g   m e t h o d s ,   J o u r n a l   o f   Co m p u t a t i o n a l   S o c i a l   S c i e n c e ,   v o l .   2 ,   n o .   1 ,   p p .   3 3 4 6 ,   F e b .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 2 0 0 1 - 019 - 0 0 0 3 5 - x.       B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S       T al e n t   M aw e r e           i s   a   l e c t u r e r   i t he   D e pa r t m e nt   o f   M a t he m a t i c s   a nd  C o m put e r   S c i e nc e   a t   G r e a t   Z i m b a bw e   U n i v e r s i t y   a nd  a   P h . D .   c a nd i da t e   i n   C o m put i ng   a n d   I nf o r m a t i c s   a t   t he   B o t s w a n a   I nt e r n a t i o na l   U ni v e r s i t y   of   S c i e nc e   a nd   T e c hno l o gy   ( B I U S T ) .   H e   ho l ds   a   M a s t e r   o f   M a na g e m e n t   I nf o r m a t i o S y s t e m s   a nd   a   B . S c .   i n   I nf o r m a t i o S y s t e m s ,   bo t h   f r o m   M i dl a nds   S t a t e   U ni v e r s i t y ,   Z i m ba bw e .   H i s   r e s e a r c i n t e r e s t s   i nc l ude   a r t i f i c i a l   i nt e l l i g e nc e ,   m a c h i ne   l e a r n i ng ,   c o m put e r   s e c u r i t y ,   a nd  I C T   f o r   d e v e l o pm e nt   ( I C T 4D ) .   H e   c a be   c o nt a c t e a t   e m a i l :   t a l e n t m a w e r e @g m a i l . c o m .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.