في هذه الورقة، نصف نهجنا المتكامل لتوقعات المشاعر والجوانب في المجال المالي بالنسبة لنص معين. يعتمد هذا النهج المتكامل على الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية التكرارية (RNNs) مع استخدام الانحدار بالحافة (ridge regression) واستراتيجية التصويت لتوقعات المشاعر والجوانب، وبالتالي لا يعتمد على أي ميزات مصممة يدويًا. وبناءً على التحقق المتقاطع الخمسي (5-fold cross-validation) على مجموعة التدريب المنشورة، تُظهر النتائج أن الشبكات التلافيفية تُظهر أداءً أفضل من الشبكات التكرارية في كلا المهمتين، وأن النهج المتكامل يمكنه تحسين الأداء بشكل إضافي من خلال الاستفادة من أنواع مختلفة من الأساليب العميقة للتعلم.