text mining

O que é mineração de textos e sua relação com IA?

Com uma matéria prima em comum, a mineração de textos e a inteligência artificial generativa usam grandes volumes de dados não estruturados para fins distintos e com aplicações em Economia, Finanças, Marketing e outras áreas. Mas quando devemos usar uma técnica e não a outra? O que é possível fazer e o que é mineração de textos? Neste artigo introduzimos estes tópicos e fornecemos alguns exemplos de aplicações.

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.

Text mining dos comunicados do FOMC: prevendo mudanças na política

Como quantificar sentimentos e emoções a partir de comunicados de política monetária? Neste exercício utilizamos os statements do FOMC para construir um índice de sentimentos, o que permite comparar a “narrativa” com a prática da política monetária, ou seja, mudanças da taxa de juros. Também avaliamos se tal índice é útil em prever mudanças de política através do teste de causalidade de Granger.