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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: CLASSIFICAÇÃO DE SENTIMENTO PARA NOTÍCIAS SOBRE A PETROBRAS NO MERCADO FINANCEIRO Autor: PAULA DE CASTRO SONNENFELD VILELA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RUY LUIZ MILIDIU - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 18823
Catalogação: 21/12/2011 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=18823@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=18823@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.18823
Resumo:
Título: CLASSIFICAÇÃO DE SENTIMENTO PARA NOTÍCIAS SOBRE A PETROBRAS NO MERCADO FINANCEIRO Autor: PAULA DE CASTRO SONNENFELD VILELA
Nº do Conteudo: 18823
Catalogação: 21/12/2011 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=18823@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=18823@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.18823
Resumo:
Hoje em dia, encontramos uma grande quantidade de informações na internet,
em particular, notícias sobre o mercado financeiro. Diversas pesquisas
mostram que notícias sobre o mercado financeiro possuem uma grande relação com variáveis de mercado como volume de transações, volatilidade e preço
das ações. Nesse trabalho, investigamos o problema de Análise de Sentimentos
de notícias jornalísticas do mercado financeiro. Nosso objetivo é classificar
notícias como favoráveis ou não a Petrobras. Utilizamos técnicas de Processamento
de Linguagem Natural para melhorar a acurácia do modelo clássico de
saco-de-palavras. Filtramos frases sobre a Petrobras e inserimos novos atributos
linguísticos, tanto sintáticos como estilísticos. Para a classifição do sentimento
é utilizado o algoritmo de aprendizado Support Vector Machine, sendo
aplicados ainda quatro seletores de atributos e um comitê dos melhores modelos.
Apresentamos aqui o Petronews, um corpus com notícias em português
sobre a Petrobras, anotado manualmente com a informação de sentimento.
Esse corpus é composto de mil e cinquenta notícias online de 02/06/2006 a
29/01/2010. Nossos experimentos mostram uma melhora de 5.29 por cento
com relação ao modelo saco-de-palavras, atingindo uma acurácia de 87.14 por cento.
