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Mineração de Opiniões e Fatos aplicada à Análise de Investimentos

Por: Thomas J. P. Lopes e Gabriel K. L. Hiratani

Investidores, antes de tomar uma decisão sobre qual investimento fazer, recorrem a muitas fontes de informação, inclusive a Web, que nos tempos atuais tornou-se um meio de produção e divulgação em massa de informações para o mercado financeiro. Este trabalho apresentou uma proposta, baseada no método Pointwise Mutual Information, para sumarizar opiniões encontradas em notícias na Internet sobre um ativo. Para tanto, foi necessário: capturar informações relevantes sobre ativos financeiros na Internet; identificar opiniões relacionadas com os ativos analisados, e; sumarizar essas opiniões na forma de um valor que representa a orientação semântica dos textos. Essas orientações foram analisadas em diversos aspectos, tanto numéricos como gráficos, e essas análises apresentadas ao longo do trabalho. Os resultados demonstraram que o método escolhido consegue extrair as relações entre palavras, porém possivelmente existem outros fatores que precisam ser abordados com outras técnicas ou métodos, para tratar relações a um nível semântico mais complexo, como classes de palavras e contexto do diálogo.

Este trabalho apresenta também a primeira versão de um sistema, um portal para disponibilizar essas orientações semânticas de uma forma visual, para o fácil “consumo” das notícias coletadas e processadas da maneira nele descritos e servirá também para continuar a pesquisa futura na área, decorrente dos resultados obtidos até aqui.

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Impresso
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Ebook (PDF)
R$ 25,07

Tema: Educação, Economia, Engenharia E Tecnologia Palavras-chave: análise, ações, bolsa, computação, extração, informação, investimento, mineração, nlp, opinião, pln

Características

Número de páginas: 73
Edição: 1(2008)
Formato: A4 210x297
Coloração: Colorido
Acabamento: Brochura s/ orelha
Tipo de papel: Offset 75g

Livros com menos de 70 páginas são grampeados; livros com 70 ou mais páginas tem lombada quadrada; livros com 80 ou mais páginas tem texto na lombada.




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