Os textos divulgados pelo COPOM, sejam os comunicados ou atas, são o ponto de partida para diversos tipos de análises quantitativas, como a análise de sentimentos, e qualitativas, como uma análise de cenário econômico. Neste artigo, mostramos como coletar estes textos de forma automatizada usando web scrapping e Python.
Os “AI Assistants” são ferramentas que permitem automatizar e agilizar o processo de análise de dados e tomada de decisão. Neste artigo, mostramos como usar IA Generativa para criar um AI Assistant simples que analisa as decisões sobre a política de juros do COPOM.
Neste exercício construímos um indicador que busca quantificar o sentimento proveniente das decisões de política monetária no Brasil. Usando técnicas de mineração de texto, implementamos todas as etapas necessárias, desde web scraping e pré-processamento das atas do Comitê de Política Monetária do Banco Central (COPOM), até a criação de tokens e a classificação do sentimento implícito nos textos.
De tokens até stop words, passando por procedimentos de stemming e lemmatizing, dentre outros, neste artigo introduzimos as principais técnicas e conceitos de mineração de textos, preparando os dados para a análise.
Os “AI Assistants” são ferramentas que permitem automatizar e agilizar o processo de análise de dados e tomada de decisão. Neste artigo, mostramos como usar IA Generativa para criar um AI Assistant simples que analisa as decisões sobre a política de juros do COPOM.