A análise de conteúdo de textos narrativos tem sido estudada, nos últimos anos, com mais frequência. Em diversos trabalhos, verifica-se a pesquisa com relação a sua legibilidade, compreensibilidade e o nível de otimismo, neutralidade e pessimismo. Porém, a análise de classificação quanto a tendências otimistas, pessimistas e neutras tem sido feita de forma muito trabalhosa, pois demanda uma análise humana dos textos, justificando a criação de uma análise de textos de forma mais rápida e objetiva, além da tentativa de eliminação da subjetividade. Diante disso, o objetivo deste trabalho é propor uma classificação automática de fatos relevantes contábeis, fazendo-se uma análise do conteúdo de textos narrativos, com a utilização de ferramentas computacionais de leitura e classificação de textos. A ideia é procurar contribuir com um exemplo de aplicação de aprendizado de máquina à Ciência Contábil. Esta análise utilizou-se de fatos relevantes já analisados anteriormente no trabalho de Pereira e Silva (2008). Os fatos já classifica¬dos foram utilizados como conjunto de treinamento para o programa, para que assim ele pudesse classificar outros dados desconhecidos, não classificados. ___________________________________________________________________________________ ABSTRACTThe analysis of narrative texts content has been more often studied in recent years. In several works research is noticed in relation to readability, comprehensiveness and level of optimism, pessimism or neutrality. However, the classification analysis regarding their optimistic, pessimistic or neutral trends has been proven burdensome, because it demands human analysis of texts, justifying the creation of more rapid and objective text analysis procedures, besides the attempt to reduce subjectivity. Therefore, the objective of this work is to propose an automatic classification of the accounting relevant facts , by making an analysis of narrative texts content using computational tools for text reading and classification. The idea is to try to contribute with an example of machine learning application to Accounting Science. The analysis in this work used relevant facts previously analyzed in the study by Pereira and Silva (2008). The already classified facts were used as training set for the program, so that it could classify other unknown and not-classified data. ___________________________________________________________________________________ RESUMENEl análisis de contenido de textos narrativos ha sido estudiado, en los últimos años, con más frecuencia. En diversos trabajos, se verifica la pesquisa con relación a su legibili¬dad, comprensibilidad y el nivel de optimismo, neutralidad y pesimismo. Pero, el análisis de clasificación en lo referente a tendencias optimistas, pesimistas y neutras ha sido efectuado de forma muy laboriosa, pues demanda un análisis humano de los textos, justificando la creación de un análisis de textos de forma más rápida y objetiva, además de la tentativa de eliminación de la subjetividad. Delante de eso, el objetivo de este trabajo es proponer una clasificación automática de hechos relevantes contables, haciéndose un análisis del contenido de textos narrativos, con la utilización de herramientas computacionales de lec¬tura y clasificación de textos. La idea es procurar contribuir con un ejemplo de aplicación de aprendizaje de máquina a la Ciencia Contable. Este análisis utilizó hechos relevantes ya analizados anteriormente en el trabajo de Pereira e Silva (2008). Los hechos ya clasifica¬dos fueron utilizados como conjunto de entrenamiento para el programa, para que así éste pudiese clasificar otros datos desconocidos, no clasificados
