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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 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.

Introdução a pré-processamento de dados textuais para mineração de 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.

Introdução a dados textuais no Python

Manejar dados textuais é diferente de manejar uma tabela com números. A preparação deste tipo de dado requer cuidados especiais com o uso de ferramentas específicas. Neste artigo introduzimos algumas ferramentas úteis da linguagem de programação Python.

Onde encontrar dados e ferramentas para text mining?

A aplicação das técnicas de mineração de texto pode trazer análises quantitativas informativas sobre a emoção, tom, categoria e outros padrões de interesse em documentos textuais. O primeiro passo é identificar, coletar e preparar estes dados brutos. Neste artigo, apresentamos bases de dados públicas de Economia e Finanças que podem ser exploradas, assim como ferramentas de programação úteis.