[pt] CLASSIFICAÇÃO DE SENTIMENTO PARA NOTÍCIAS SOBRE A PETROBRAS NO MERCADO FINANCEIRO - PAULA DE CASTRO SONNENFELD VILELA (2011)
[pt] 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.