Ανάλυση οικονομικών ειδήσεων με μηχανική μάθηση
Creators: name: Αλμαλής, Ιωάννης Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας
Μηχανική Μάθηση
Ανάλυση Συναισθήματος
Natural Language Processing
Machine Learning
Sentiment Analysis

description: Σκοπός της διπλωματικής εργασίας, αποτελεί η εκτεταμένη χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης, στα πλαίσια της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, για την άντληση χρήσιμων πληροφοριών από την ανάλυση οικονομικών κειμένων. Τα παραπάνω, λόγω της εγγενής γλωσσικής τους πολυπλοκότητας, βρίσκονται σε αδόμητη μορφή που καλούμαστε να αντιμετωπίσουμε με τη χρήση τεχνικών «καθαρισμού» και προ-επεξεργασίας δεδομένων. Το δεύτερο πρόβλημα, είναι ότι οι τρέχουσες προσεγγίσεις στην ανάλυση οικονομικών κειμένων, βασίστηκαν αποκλειστικά στη χρήση λεξικών, αγνοώντας τη σημασία της θέσης αλλά και του συνδυασμού λέξεων στα κείμενα, με αποτέλεσμα τη μειωμένη επίδοση στην εξαγωγή χρήσιμων συμπερασμάτων. Η παρούσα διπλωματική εργασία, προσεγγίζει τρεις διαφορετικές πτυχές της ανάλυσης οικονομικών ειδήσεων με μηχανική μάθηση, προκειμένου να εξάγουμε χρήσιμα συμπεράσματα για το νοηματικό τους περιεχόμενο. Αρχικά, προτείνεται η ταξινόμηση ουδέτερων - μη ουδέτερων ειδήσεων, με βασικό στόχο την εύρεση των false negative ουδέτερων άρθρων με υψηλή πολικότητα, αυτά που θα μπορούσαν να χαρακτηριστούν σε δεύτερη φάση σαν «θετικά» ή «αρνητικά». Στην συνέχεια, ακολουθεί η ταξινόμηση θετικών – αρνητικών παραδειγμάτων, ανάλογα με το συναίσθημα που απορρέει από την ανάλυση τους και τέλος, η εύρεση του τομέα οικονομικής δραστηριότητας, προκειμένου να προσδιοριστεί πιο στοχευμένα το πληροφοριακό περιεχόμενο των παραπάνω κειμένων. Στα πλαίσια της διπλωματικής, αναπτύχθηκε ερευνητική εργασία που συνδύασε τα προαναφερθέντα μοντέλα σε μία διασυνδεδεμένη πλατφόρμα ταυτόχρονης εύρεσης τομέα και συναισθήματος, με δύο προσεγγίσεις. Η πρώτη αφορά την 2-step filtering, όπου τα άρθρα οδηγούνται σε δύο διαδοχικά φίλτρα εύρεσης τομέα και συναισθήματος και την multiclass approach, όπου υλοποιήθηκαν για κάθε τομέα οικονομικού ενδιαφέροντος δύο υπο-κλάσεις, θεωρώντας ότι το συναίσθημα παρουσιάζει διαφορετική συμπεριφορά, ανά τομέα
description: The aim of the present thesis was the extensive use of machine learning techniques, in the context of natural language processing, in order to extract useful information from financial text analysis. Digitized financial articles, due to their inherent linguistic complexity, exist in unstructured form that we have to deal with, using techniques of "cleaning" and pre-processing data. The second problem is that current approaches in financial text analysis have been based exclusively on the use of lexicons, ignoring the importance of position and word combination in texts, resulting in reduced performance. This thesis, approaches three different aspects of financial news analysis with machine learning, in order to draw useful conclusions about their semantic content. Initially, we propose neutral - non-neutral classification, with the main goal of collecting false negative neutrals with high polarity, those that could be characterized in the second phase as "positive" or "negative". Then, classification of positive - negative examples follows, depending on the emotion that results from their analysis and finally, finding the sector of economic activity, in order to determine more purposefully the informative content of the above texts. As part of present thesis, a research paper was developed that combined the aforementioned models into an interconnected platform for simultaneous field and emotion finding, with two approaches. The first concerns the 2-step filtering, where the articles are led to two consecutive filters of finding domain and emotion and the multiclass approach, where two sub-classes were