García Crespo, ÁngelLópez Cuadrado, José LuisRadzimski, Mateusz Karol2017-09-062017-09-062017-06-122017-06-12https://hdl.handle.net/10016/25192Nowadays a great number of financial decisions arrive from watching the information stream, selecting relevant data, analysing it and acting accordingly. With the increasing global competition, the need for swift data analysis, high accuracy and quality becomes a must. For the majority of financial analysts, the main source for information is in the form of structured data. Such data can be easily processed and acted upon. However, there are vast amounts of knowledge that still can not be easily digested by computers, but have a great importance in our everyday life. For instance, (i) news are describing events and changes to the state of the world, (ii) columnists’ opinions are providing arguments that are shaping our thoughts or (iii) experts’ conclusions are influencing people decisions. This thesis main objective is to employ unstructured data in the financial decision-making process, with the support of ontologies as the main backbone for knowledge representation. The whole financial-making process is contextualised in the scope of the Spanish market, where the main source of data is news and company disclosures published in the Spanish language. The main contribution of this thesis is the creation of the Decision Support System (DSS) that follows a novel approach to incorporate unstructured data and domain (financial) ontologies into the automated financial decision-making process. Our approach employs Natural Language Processing (NLP) as means for extracting relevant information from unstructured sources. Moreover, semantics is applied thoroughly, not only in the process of information extraction but also in the knowledge modelling and the decision support.Hoy en día un gran número de decisiones financieras son tomadas analizando el flujo de información, seleccionando los datos pertinentes, y finalmente actuando dependiendo del resultado de dicho análisis. Con el crecimiento de la competencia global, un análisis de datos rápido y con alta precisión y calidad se convierte en una necesidad. Para la mayoría de los analistas financieros, la fuente principal de información está formado por datos estructurados, tales datos se pueden ser procesados y gestionados fácilmente. Sin embargo, estos datos contienen grandes cantidades de conocimiento que todavía no pueden ser fácilmente digeridos por los ordenadores y tienen una gran importancia para los analistas, por ejemplo (i) las noticias, que describen eventos y cambios en el mundo, (ii) las opiniones de los columnistas, que proporcionan argumentos que están moldeando nuestros pensamientos o (iii) las conclusiones de los expertos, que influyen en las decisiones de las personas. El objetivo principal de la tesis es emplear datos no estructurados en el proceso de toma de decisiones financieras, con el apoyo de las ontologías como la principal columna vertebral para la representación del conocimiento. Todo el proceso de toma de decisiones financieras se contextualiza en el ámbito del mercado español, donde la principal fuente de datos son las noticias y divulgaciones publicadas en la lengua española. La principal contribución de esta tesis es la creación del Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) que sigue un novedoso enfoque para incorporar datos no estructurados y ontologías de dominio (financiero) en un proceso automatizado de toma de decisiones financieras. El proceso emplea procesamiento de lenguaje natural (PLN) como medio para extraer información relevante de fuentes no estructuradas. Por otra parte,la semántica se aplica a fondo, no sólo en el proceso de extracción de información, sino también en el modelado del conocimiento y el apoyo a la toma de decisión.application/pdfengAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 EspañaOntologiesDecision support systemsIngeniería del conocimientoWeb semánticaOntologíasToma de decisionesdoctoral thesisInformáticaopen access