Modelos composicionais: análise e aplicação em previsões no mercado de ações

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Diego Falcão de
Data de Publicação: 2017
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/4846236606842764
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
Texto Completo: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6027
Resumo: Dentre as várias técnicas de representação textual existentes na literatura, a representação distribuída de palavras (word embedding) vem se destacando ultimamente em várias tarefas de processamento de linguagem natural através de suas representações baseadas em vetores densos de 𝑑 dimensões que são capazes de capturar informações semânticas e sintáticas das palavras. Desta forma, espera-se que as palavras com semelhanças sintáticas e semânticas estejam mais próximas umas das outras no espaço vetorial. No entanto, enquanto essa representação tem se mostrado eficaz para palavras isoladas, não há um consenso na literatura em relação à melhor forma de representar estruturas mais complexas, como frases e orações. A tendência dos últimos anos é a utilização dos modelos composicionais que representam essas estruturas complexas através da composição das representações de suas estruturas constituintes utilizando alguma função de combinação. Entretanto, sabe-se que os resultados obtidos pelos modelos composicionais dependem diretamente do domínio em que são aplicados. Nesse trabalho, nós analisamos diversos modelos de composição aplicados ao domínio de previsão de preços no mercado de ações com o objetivo de identificar qual desses modelos melhor representa os títulos de notícias financeiras para diversos métodos de aprendizado de máquina com o intuito de prever a polaridade do índice da bolsa de valore S & P 500.
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spelling Modelos composicionais: análise e aplicação em previsões no mercado de açõesRepresentação distribuída de palavrasWord embeddingModelos composicionaisAprendizado de máquinaPrevisão de preços no mercado de açõesCIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAODentre as várias técnicas de representação textual existentes na literatura, a representação distribuída de palavras (word embedding) vem se destacando ultimamente em várias tarefas de processamento de linguagem natural através de suas representações baseadas em vetores densos de 𝑑 dimensões que são capazes de capturar informações semânticas e sintáticas das palavras. Desta forma, espera-se que as palavras com semelhanças sintáticas e semânticas estejam mais próximas umas das outras no espaço vetorial. No entanto, enquanto essa representação tem se mostrado eficaz para palavras isoladas, não há um consenso na literatura em relação à melhor forma de representar estruturas mais complexas, como frases e orações. A tendência dos últimos anos é a utilização dos modelos composicionais que representam essas estruturas complexas através da composição das representações de suas estruturas constituintes utilizando alguma função de combinação. Entretanto, sabe-se que os resultados obtidos pelos modelos composicionais dependem diretamente do domínio em que são aplicados. Nesse trabalho, nós analisamos diversos modelos de composição aplicados ao domínio de previsão de preços no mercado de ações com o objetivo de identificar qual desses modelos melhor representa os títulos de notícias financeiras para diversos métodos de aprendizado de máquina com o intuito de prever a polaridade do índice da bolsa de valore S & P 500.Among several textual representation techniques in the literature, the distributed representation of words is standing out recently in many tasks of Natural Language Processing through its representations based on dense vectors of 𝑑 dimensions that can capture syntactic and semantic information of the words. Therefore, it’s expected that similar words regarding to syntactic and sematic are closer of each other in the vector space. However, while this representation is becoming effective to isolated words, there isn’t a consensus in the literature regarding to the best way to represent more complex structures, such as phrases and sentences. The trend of recent years is the use of compositional models that represents these complex structures through the composition of the representations of its constituent structures using some combination function. However, it’s known that the obtained results by this technique depends directly of the domain in which they are applied. In this work, we analyzed several compositional models applied to the domain of stock price prediction in order to identify which of these models better represent the financial news title for various machine learning methods to predict the index polarity of the S & P 500 stock exchange.FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do AmazonasUniversidade Federal do AmazonasInstituto de ComputaçãoBrasilUFAMPrograma de Pós-graduação em InformáticaMoura, Edleno Silva dehttp://lattes.cnpq.br/4737852130924504Souza, Diego Falcão dehttp://lattes.cnpq.br/48462366068427642017-11-21T15:39:27Z2017-07-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSOUZA, Diego Falcão de. Modelos composicionais: análise e aplicação em previsões no mercado de ações. 2017. 44 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2017.http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6027porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2017-11-22T05:04:48Zoai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/6027Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://200.129.163.131:8080/PUBhttp://200.129.163.131:8080/oai/requestddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.bropendoar:65922017-11-22T05:04:48Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false
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