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Os discursos dos membros do FED podem dar indicativos relevantes sobre a condução da política monetária, como a percepção de incerteza na fala e na escolha das palavras. Sendo assim, monitorar e interpretar não é suficiente, é necessário quantificar a incerteza nos discursos. Neste exercício mostramos o caminho para construir um indicador de incerteza da política monetária, usando métodos inovadores de IA com o Python.
Neste artigo mostramos como usar um modelo LLM para ler e sumarizar as “Cartas do Gestor”, publicadas em fundos de investimento no Brasil. Em menos de 60 linhas de código, criamos uma aplicação completa em Python que pega um arquivo PDF da carta do gestor, processa os dados e usa inteligência artificial para sumarizar os pontos chave do texto.

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