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dc.contributor.advisorRodriguez-Sala, Jesus Javier-
dc.contributor.authorLozano Pastor, Alejandro-
dc.contributor.otherDepartamentos de la UMH::Ingeniería de Computadoreses_ES
dc.date.accessioned2024-03-13T08:52:50Z-
dc.date.available2024-03-13T08:52:50Z-
dc.date.created2023-09-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11000/31735-
dc.description.abstractEn este proyecto se tratará de abarcar un análisis del sentimiento de mercado, enfocado en empresas de capital abierto, es decir, aquellas que cotizan en bolsas de valores, ofreciendo a los inversores oportunidad de inversión en la compra de sus acciones. Se realizará mediante el tratamiento y análisis de titulares de noticias financieras, asociadas a las entidades mediante el símbolo de sus acciones por el cual es conocida en el mercado o su propio nombre. Implementando técnicas de Deep Learning como el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP en inglés) sobre estos datos obtendremos su polaridad, valor cuantitativo sobre la positividad, negatividad y neutralidad del titular. Esta característica nos será realmente útil para poder visualizar patrones o correlaciones entre las noticias y los resultados de la gráfica bursátil con el fin de extraer los resultados y conclusiones.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.format.extent71es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Miguel Hernández de Elchees_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectanálisises_ES
dc.subjectmercadoes_ES
dc.subjectsentimientoes_ES
dc.subjectempresases_ES
dc.subjectcapital abiertoes_ES
dc.subjectbolsas de valoreses_ES
dc.subject.otherCDU::6 - Ciencias aplicadas::62 - Ingeniería. Tecnologíaes_ES
dc.titleEstudio de modelos de Deep Learning para análisis de sentimientos en titulares de noticias financierases_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
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TFG-Ingeniería Informática en Tecnologías de la Información (ELCHE)


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