Transformations  in
Business & Economics

TEKSTO ANALIZĖS TAISYKLĖMIS PAGRĮSTO ALGORITMO NAUDOJIMAS FONDŲ BIRŽOS INVESTAVIMO SPRENDIMAMS PAREMTI
Salam Al-augby, Kesra Nermend

SANTRAUKA. Straipsnio tikslas - sukurti ir įgyvendinti teksto analizės taisyklėmis paremtą algoritmą tam, kad būtų galima automatiškai ištirti antraštes ir pasinaudoti vadinamąja „Naujienų analizavimo programa" (NAP). Ji pagrįsta šiuo algoritmu ir gali padėti trumpalaikių investavimo sprendimų priėmėjams kaip „Sprendimų paramos sistemos" (SPS) dalis. Buvo atliktos 1133 rankinės antraščių analizės, jos panaudotos pasirenkant reikšminius žodžius žodžių krepšeliui ir tolesniam tyrimui bei patvirtinimui. Lingvistinis psichosocialinis Harvardo žodynas „Harvard IV Psychosocial Dictionary" ir programinė įranga „Wordsmith 4" šiame algoritme panaudoti kaip žodžių krepšelio dalis. Alarabia.net ir Reuters.com naujienos pasitelkta kaip informacijos triukšmo šaltinis, kuris daro įtaką investicijų vertei, o pastarąja remiasi fondų birža. Atitikimo santykis tarp rankinės ir automatinės analizės yra 88.79 % pasirinktame pavyzdyje, kuris iliustravo naujienų įtaką bankų sektoriaus fondams per 2012 m. spalį, lapkritį ir gruodį. Naujienų analizės programa vykdyta „Python" programinėje aplinkoje. .

REIKŠMINIAI ŽODŽIAI: naujienų antraštės, teksto analizė, žiniasklaida, naujienų analizės programa (NAP), tekstų klasifikavimas