| Summary: | El 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.
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