dc.contributor.advisor | Holubová, Irena | |
dc.creator | Stibor, Václav | |
dc.date.accessioned | 2024-11-28T17:14:12Z | |
dc.date.available | 2024-11-28T17:14:12Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/194967 | |
dc.description.abstract | V dnešní době přehlcené informacemi se sledování souvislostí, porozu- mění obsahu médií a online zpráv, zejména pro investiční účely, stává stále náročnějším. Tato práce se zabývá daným problémem a vývojem aplikace, která vyhodnocuje analýzu sentimentu na úrovni entit a vizualizuje spojení mezi společnostmi a zpravodajskými články. Základem aplikace je extrakce dat ze zpravodajských článků, analýza sentimentu extrahovaných entit a po- skytování těchto informací jako indikátor možných budoucích vlivů na cenu akcií společnosti. Aplikace je navržena tak, aby byla snadno použitelná a intuitivní, což umožňuje uživatelům se navigovat k článkům a provádět tak například i vlastní analýzu pro ověření hodnot poskytovaných aplikací. | cs_CZ |
dc.description.abstract | In the current era of information overload, monitoring associations and comprehending media and online news content, especially for investment purposes, is becoming increasingly demanding. This thesis addresses the challenge by developing an application that evaluates sentiment analysis and visualises connections between companies and news articles. The cornerstone of the application is the extraction of data from news articles, sentiment analysis of the extracted entities, and the provision of this information as an indicator of potential future influences on a company's stock price. The application is designed to be easy to use and intuitive, allowing users to nav- igate to the articles and perform their analysis to verify the values provided by the application. | en_US |
dc.language | Čeština | cs_CZ |
dc.language.iso | cs_CZ | |
dc.publisher | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.subject | financial news|sentiment analysis|data mining | en_US |
dc.subject | finanční zprávy|analýza sentimentu|data mining | cs_CZ |
dc.title | Analýza sentimentu ve finančních zprávách | cs_CZ |
dc.type | bakalářská práce | cs_CZ |
dcterms.created | 2024 | |
dcterms.dateAccepted | 2024-09-05 | |
dc.description.department | Department of Software Engineering | en_US |
dc.description.department | Katedra softwarového inženýrství | cs_CZ |
dc.description.faculty | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.description.faculty | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
dc.identifier.repId | 268468 | |
dc.title.translated | Financial News Sentiment Analysis | en_US |
dc.contributor.referee | Koupil, Pavel | |
thesis.degree.name | Bc. | |
thesis.degree.level | bakalářské | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Computer Science with specialisation in Databases and Web | en_US |
thesis.degree.discipline | Informatika se specializací Databáze a web | cs_CZ |
thesis.degree.program | Computer Science | en_US |
thesis.degree.program | Informatika | cs_CZ |
uk.thesis.type | bakalářská práce | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-cs | Matematicko-fyzikální fakulta::Katedra softwarového inženýrství | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-en | Faculty of Mathematics and Physics::Department of Software Engineering | en_US |
uk.faculty-name.cs | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
uk.faculty-name.en | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
uk.faculty-abbr.cs | MFF | cs_CZ |
uk.degree-discipline.cs | Informatika se specializací Databáze a web | cs_CZ |
uk.degree-discipline.en | Computer Science with specialisation in Databases and Web | en_US |
uk.degree-program.cs | Informatika | cs_CZ |
uk.degree-program.en | Computer Science | en_US |
thesis.grade.cs | Výborně | cs_CZ |
thesis.grade.en | Excellent | en_US |
uk.abstract.cs | V dnešní době přehlcené informacemi se sledování souvislostí, porozu- mění obsahu médií a online zpráv, zejména pro investiční účely, stává stále náročnějším. Tato práce se zabývá daným problémem a vývojem aplikace, která vyhodnocuje analýzu sentimentu na úrovni entit a vizualizuje spojení mezi společnostmi a zpravodajskými články. Základem aplikace je extrakce dat ze zpravodajských článků, analýza sentimentu extrahovaných entit a po- skytování těchto informací jako indikátor možných budoucích vlivů na cenu akcií společnosti. Aplikace je navržena tak, aby byla snadno použitelná a intuitivní, což umožňuje uživatelům se navigovat k článkům a provádět tak například i vlastní analýzu pro ověření hodnot poskytovaných aplikací. | cs_CZ |
uk.abstract.en | In the current era of information overload, monitoring associations and comprehending media and online news content, especially for investment purposes, is becoming increasingly demanding. This thesis addresses the challenge by developing an application that evaluates sentiment analysis and visualises connections between companies and news articles. The cornerstone of the application is the extraction of data from news articles, sentiment analysis of the extracted entities, and the provision of this information as an indicator of potential future influences on a company's stock price. The application is designed to be easy to use and intuitive, allowing users to nav- igate to the articles and perform their analysis to verify the values provided by the application. | en_US |
uk.file-availability | V | |
uk.grantor | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra softwarového inženýrství | cs_CZ |
thesis.grade.code | 1 | |
uk.publication-place | Praha | cs_CZ |
uk.thesis.defenceStatus | O | |