Análise de Sentimentos de Textos do Twitter sobre Mercado de Ações Brasileiro
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada |
Texto Completo: | http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/1750 |
Resumo: | Used to determine the attitude, opinion, emotion expressed by someone on a particular subject, the sentiment analysis has provided several studies on the importance of mining opinion with the price in the stock market. Research shows that there is a strong relationship between the news about a company and its fluctuations in stock prices. The objective of this research is to develop a model that identifies and classifies the polarity in the analysis of feelings using LSTM neural networks, in which they were extracted from specialized profiles in the Brazilian stock market of the social network Twitter, for companies previously defined: Petrobras, Vale, JBS, Eletrobras and Oi. The results obtained allowed to classify positivity, neutrality and negativity of the tweets, as well as perform an analysis and visualize the frequency in which it occurs. |
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Análise de Sentimentos de Textos do Twitter sobre Mercado de Ações BrasileiroUsed to determine the attitude, opinion, emotion expressed by someone on a particular subject, the sentiment analysis has provided several studies on the importance of mining opinion with the price in the stock market. Research shows that there is a strong relationship between the news about a company and its fluctuations in stock prices. The objective of this research is to develop a model that identifies and classifies the polarity in the analysis of feelings using LSTM neural networks, in which they were extracted from specialized profiles in the Brazilian stock market of the social network Twitter, for companies previously defined: Petrobras, Vale, JBS, Eletrobras and Oi. The results obtained allowed to classify positivity, neutrality and negativity of the tweets, as well as perform an analysis and visualize the frequency in which it occurs.Utilizada para determinar a atitude, opinião, emoção expressa por alguém sobre um assunto em particular, a análise de sentimentos vem proporcionando diversos estudos sobre a importância da mineração de opinião com o preço no mercado de ações. Pesquisas demonstram que há uma forte relação entre a notícia sobre uma empresa e suas flutuações nos preços das ações. O objetivo desta pesquisa é desenvolver um modelo que identifique e classifique a polaridade na análise de sentimentos utilizando redes neurais LSTM, no qual, foram extraídos de perfis especializados no mercado de ações brasileiro da rede social Twitter, para empresas previamente definida: Petrobras, Vale, JBS, Eletrobras e Oi. Os resultados obtidos permitiram classificar positividade, neutralidade e negatividade dos tweets, como também realizar uma análise e visualizar a frequência em que ocorre.Escola Politécnica de Pernambuco2021-11-18info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdftext/htmlhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/1750Journal of Engineering and Applied Research; Vol 6 No 5 (2021): Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics; 18-26Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada; v. 6 n. 5 (2021): Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics; 18-262525-425110.25286/repa.v6i5reponame:Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicadainstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEporhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/1750/774http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/1750/775Copyright (c) 2021 Valdi Leão Araújo, Bruno José Torres Fernandeshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessAraújo, Valdi LeãoFernandes, Bruno José Torres2021-11-25T12:22:35Zoai:ojs.poli.br:article/1750Revistahttp://revistas.poli.br/index.php/repaONGhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/oai||repa@poli.br2525-42512525-4251opendoar:2021-11-25T12:22:35Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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