Sentiment Analysis para la clasificación de noticias financieras en los mercados argentinos

cic.isFulltexttruees
cic.isPeerReviewedtruees
cic.lugarDesarrolloLaboratorio de Investigación y Formación en Informática Avanzada es
cic.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.date.accessioned2016-08-08T16:23:56Z
dc.date.available2016-08-08T16:23:56Z
dc.identifier.urihttps://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/3432
dc.titleSentiment Analysis para la clasificación de noticias financieras en los mercados argentinoses
dc.typeDocumento de conferenciaes
dcterms.abstractEl 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.authorBraña, Juan Pabloes
dcterms.creator.authorLitterio, Alejandraes
dcterms.creator.authorFernández, Alejandroes
dcterms.descriptionEje: Bases de Datos y Minería de Datoses
dcterms.extentp. 333-337es
dcterms.identifier.otherISBN 978-950-698-377-2es
dcterms.identifier.urlDocumento completoes
dcterms.isPartOf.issueXVIII WICCes
dcterms.isPartOf.seriesWorkshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Argentina)es
dcterms.isVersionOfActas del XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2016)es
dcterms.issued2016-04
dcterms.languageEspañoles
dcterms.licenseAttribution 4.0 International (BY 4.0)es
dcterms.relationhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52766es
dcterms.subjectPOS taggingen
dcterms.subjectLinguisticses
dcterms.subjectHybrid systemses
dcterms.subject.materiaCiencias de la Computación e Informaciónes
dcterms.title.subtitleUn modelo híbrido de POST enriquecido semánticamentees
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