Sentiment Analysis para la clasificación de noticias financieras en los mercados argentinos : Un modelo híbrido de POST enriquecido semánticamente

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 se...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Braña, Juan Pablo, Litterio, Alejandra, Fernández, Alejandro
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2016
Materias:
Ciencias Informáticas
POS tagging
Linguistics
Hybrid systems
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52945
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description 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.
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