Tag: mineração de texto

Como analisar o sentimento dos textos do COPOM no Python?

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.

O que é e como aplicar análise de sentimentos no Python?

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.

Técnicas de machine learning para mineração de textos

Neste artigo apresentamos o modelo Naive Bayes para problemas de classificação binária de textos. Mostramos a intuição do modelo e sua formulação matemática, além de pontuar as principais aplicações e casos de uso. Ao final, demonstramos um exemplo aplicado à classificação de spam em comentários do YouTube, usando a linguagem de programação Python.

Técnicas de extração de informação com text mining

Como quantificar sobre o que se trata um texto? Que tipo de informação podemos obter a partir destes dados? Como identificar a relevância das palavras? Neste artigo exploramos técnicas estatísticas de frequência de tokens para extrair informação de dados textuais.

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.
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