Uma BRNN para fala de banco central só funciona se a base for bem feita. Não adianta pedir para uma IA copiar a arquitetura, jogar discursos do Fed dentro e achar que saiu um indicador hawk/dove confiável. O peso está na rotulagem. Quem falou, quando falou, em qual contexto, sobre qual tema e contra qual fala anterior. Em política monetária, hawk e dove não são palavras fixas. Dependem do ciclo, da inflação, do emprego, do guidance e da mudança marginal de tom. A vantagem da BRNN é ler a frase nos dois sentidos. Ela pega o antes e o depois, não só a sequência linear. Isso importa porque banqueiro central raramente fala no óbvio. A mudança está na ressalva, na palavra removida, na ênfase que mudou. Contra um LLM genérico, ela ganha em classificação pura. Menos criatividade, mais consistência. Baixo custo, baixa latência, output comparável e série histórica limpa. LLM explica bem. BRNN pontua bem. Sem base boa e validação fora da amostra, isso vira só estética quant. Com base séria,...