stemming

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.

Mineração de textos do COPOM: relação entre os comunicados e variáveis macro

Neste exercício de text mining, avaliamos o poder preditivo de um indicador de sentimentos construído quantitativamente com base nos textos das atas do COPOM. Usando a linguagem R, performamos o teste de causalidade de Granger e analisamos a correlação do indicador com as variáveis macroeconômicas do boletim Focus.

Mineração de textos do COPOM: o que os comunicados dizem?

Previamente, construímos um indicador que quantifica o sentimento proveniente das decisões de política monetária, implícito nas atas do COPOM. Hoje, avaliaremos se o indicador provê informações úteis para tomadores de decisão, seus pontos fortes e fracos, assim como sua interpretação prática.

Mineração de textos do COPOM: criando um indicador de sentimentos

Neste exercício, construímos um indicador que busca quantificar o sentimento proveniente das decisões de política monetária no Brasil. Usando técnicas de mineração de texto, criamos tokens a partir das atas do Comitê de Política Monetária (COPOM) do Banco Central, o que permite classificar o sentimento implícito nos textos.