análise de sentimento

Analisando o sentimento da política monetária com IA usando Python

Análise de sentimentos é uma técnica de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que serve para revelar o sentimento contido em um texto. Neste exercício, aplicamos esta técnica para analisar as atas das reuniões do COPOM, revelando o que os diretores de política monetária discutem nas entrelinhas. Utilizando um modelo de Inteligência Artificial através do Python, produzimos ao final um índice de 0 a 100 para sintetizar a análise histórica.

Análise das Atas do COPOM com text mining

Mineração de textos é uma técnica interessante para obtenção de insights quantitativos através de dados textuais. Com a finalidade de demonstrar seu uso, neste artigo faremos uma breve e introdutória análise das atas do Comitê de Política Monetária – COPOM usando mineração de textos com o auxílio do pacote tidytext na linguagem R.

Teto de Gastos: análise de sentimentos com dados do Twitter

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais
e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Assinar

análise de sentimento

Analisando o sentimento da política monetária com IA usando Python

Análise das Atas do COPOM com text mining

Teto de Gastos: análise de sentimentos com dados do Twitter

Boletim AM

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Como automatizar tarefas repetitivas usando Python? Um exemplo para largar o Excel

Criando um Dashboard de análise de Ações no Python

Analisando séries temporais no Python e esquecendo de vez o Excel

Cálculo do Retorno Econômico de uma Política Pública

Simplificando análises de dados manuais do Excel usando o Python

Como automatizar o tratamento de dados feito no Excel usando o Python?