[pt] APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE NLP E CLUSTERIZAÇÃO PARA SEGMENTAÇÃO DE PROSPECTOS DE FUNDOS UCITS

[en] APPLICATION OF NLP AND CLUSTERING TECHNIQUES FOR SEGMENTATION OF UCITS FUND PROSPECTUSES

[pt] JOAO PEDRO KHAIR CUNHA

[pt] FINANCA

[pt] APRENDIZADO DE MAQUINA

[pt] PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL

[pt] CLUSTERIZACAO

[pt] FUNDO DE INVESTIMENTO

[en] FINANCE

[en] MACHINE LEARNING

[en] NATURAL LANGUAGE PROCESSING

[en] CLUSTERING

[en] INVESTMENT FUND

[pt] O Processamento de Linguagem Natural (NLP) revolucionou a leitura e processamento automático de textos, culminando na emergência de modelos Large Language Models que possibilitaram uma compreensão e extração de informações em níveis jamais vistos. Neste estudo, explorou-se o uso de técnicas de NLP e Machine Learning para segmentar prospectos de fundos de investimento do tipo UCITS (Undertakings for Collective Investment in Transferable Securities), no intuito de otimizar a coleta de dados não estruturados contidos neles. Utilizando algoritmos de frequência de n-gramas e clusterização, esta tese busca expandir os horizontes de aplicação de Inteligência Artificial no âmbito do mercado financeiro.

[en] Natural Language Processing (NLP) has revolutionized the automatic reading and processing of texts, culminating in the emergence of Large Language Models that have made it possible to understand and extract information at unprecedented levels. This study explored the use of NLP and Machine Learning techniques to segment UCITS (Undertakings for Collective Investment in Transferable Securities) investment fund prospectuses in order to optimize the collection of unstructured data contained therein. Using n-gram frequency and clustering algorithms, this thesis seeks to expand the application horizons of Artificial Intelligence in the scope of financial markets.

ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO

2024-09-06

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67886@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67886@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67886