Resumen de Hacia un diccionario panhispánico de sentimiento de la estabilidad financiera

José Manuel Carbó Martínez, Claudia Toledo, Ángel Iván Moreno Bernal

• español

  Los diccionarios de sentimiento son una herramienta fundamental en el análisis automatizado de textos. Mientras que en inglés existen múltiples opciones para analizar textos económicos y financieros, en español las alternativas son más escasas. Dos de las más destacadas son los diccionarios desarrollados por el Banco de España y el Banco Central de Chile, diseñados para medir el sentimiento en los informes de estabilidad financiera. Este documento detalla el proceso para la obtención de un primer diccionario de consenso panhispánico, combinando ambos enfoques, que pueda ser utilizado en distintos países de habla hispana. Los resultados muestran que el diccionario resultante de la unión de ambos (diccionario «Unión») es una herramienta eficaz y equilibrada, capaz de captar el sentimiento de los textos en ambos países. Para validar su robustez, demostramos que el Unión es resistente a la eliminación de términos y que sus resultados son similares a los obtenidos con los modelos de lenguaje avanzado (LLM, por sus siglas en inglés). En general, mostramos que los diccionarios, y particularmente el mencionado diccionario Unión, pueden obtener resultados parecidos a los de los LLM en términos de sentimiento en los textos de estabilidad financiera, debido a la naturaleza estructurada y específica de estos documentos.

• English

  Sentiment dictionaries have been a fundamental tool in the automated analysis of texts. While there are multiple options in English for analysing economic and financial texts, Spanish alternatives are more limited. Two of the most notable are the dictionaries developed by the Banco de España and the Central Bank of Chile, designed to measure sentiment in Financial Stability Reports. This article details the process of creating a first pan-Hispanic consensus dictionary, combining both approaches so that it can be used in different Spanish-speaking countries. The results show that the dictionary resulting from merging the two (the “Unión” dictionary) is an effective and balanced tool, capable of capturing the sentiment of texts in both countries. To validate its robustness, we demonstrate that the Unión dictionary is resistant to the removal of terms and that its results are similar to those obtained with Large Language Models (LLMs). Overall, we show that dictionaries, and particularly the Unión dictionary, can achieve results comparable to those of LLMs for sentiment in financial stability texts, due to the structured and specific nature of these documents.