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SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '654535' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NOT NULL;

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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 654535 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 654535

Título del libro: Latin American Electron Devices Conference
Título del capítulo: The Economic Value of Words: an Evaluation of News for Economic Analysis

Autores UNAM:
SERGIO HERNANDEZ LOPEZ;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2024

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Palabras clave:

Machine learning; Natural language processing systems; Statistics; Cleaning process; Data cleaning; Diverse range; Economic values; Economics analysis; Extraction techniques; Language processing; Latent Dirichlet allocation; Natural language processing; Natural languages; Economic analysis

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Resumen:

In this study, we use various extraction techniques to analyze the polarity of economic topics sourced from Mexican news outlets. For this, we constructed a comprehensive daily dataset spanning eighteen years, covering a diverse range of topics. Following a standard data cleaning process, we utilized Latent Dirichlet Allocation (LDA) to identify main economic-related concept. Subsequently, we applied a combination of rule-based, lexicon-based, and pre-trained language models to determine the polarity and sentiment tone from sentences or document level. To assess the effectiveness of our sentiment approach, we explored traditional word representation, including Word2vec, GloVe, and FastText integrated into a Multilayer Perceptron classifier (MLP). Finally, we examine the relationship between the derived sentiment index and the Consumer Price Index (CPI). We observe that the lexicon achieved higher precision (88.39%), outperforming the other word embedding techniques. © 2024 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:



ISBN:
9798350361292
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/LAEDC61552.2024.10555884