Sentiment Analysis para la clasificación de noticias financieras en los mercados argentinos
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| cic.isPeerReviewed | true | es |
| cic.lugarDesarrollo | Laboratorio de Investigación y Formación en Informática Avanzada | es |
| cic.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
| dc.date.accessioned | 2016-08-08T16:23:56Z | |
| dc.date.available | 2016-08-08T16:23:56Z | |
| dc.identifier.uri | https://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/3432 | |
| dc.title | Sentiment Analysis para la clasificación de noticias financieras en los mercados argentinos | es |
| dc.type | Documento de conferencia | es |
| dcterms.abstract | El proyecto de investigación en curso, que aquí se presenta, propone un modelo híbrido enriquecido semánticamente, en el cual aplicar un etiquetador morfosintáctico con el fin de identificar cómo una determinada secuencia de palabras, a partir de una estructura sintáctica, refleja un indicador de sentimiento, esto es, clasificar una cláusula en positivo, negativo o neutro, dentro de un contexto específico, en nuestro caso particular los Mercados Financieros Argentinos. Con el propósito de llevar a cabo este estudio recolectamos, analizamos y clasificamos opiniones extraídas de usuarios de Twitter, comentarios de blogs especializados en finanzas, artículos periodísticos en economía y finanzas – que constituirá nuestro corpora ampliado−, aplicando principios y técnicas de Sentiment Analysis y Machine Learning. | es |
| dcterms.creator.author | Braña, Juan Pablo | es |
| dcterms.creator.author | Litterio, Alejandra | es |
| dcterms.creator.author | Fernández, Alejandro | es |
| dcterms.description | Eje: Bases de Datos y Minería de Datos | es |
| dcterms.extent | p. 333-337 | es |
| dcterms.identifier.other | ISBN 978-950-698-377-2 | es |
| dcterms.identifier.url | Documento completo | es |
| dcterms.isPartOf.issue | XVIII WICC | es |
| dcterms.isPartOf.series | Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Argentina) | es |
| dcterms.isVersionOf | Actas del XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2016) | es |
| dcterms.issued | 2016-04 | |
| dcterms.language | Español | es |
| dcterms.license | Attribution 4.0 International (BY 4.0) | es |
| dcterms.relation | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52766 | es |
| dcterms.subject | POS tagging | en |
| dcterms.subject | Linguistics | es |
| dcterms.subject | Hybrid systems | es |
| dcterms.subject.materia | Ciencias de la Computación e Información | es |
| dcterms.title.subtitle | Un modelo híbrido de POST enriquecido semánticamente | es |
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