Regressió de text — Predicció de números a partir de text
La regressió basada en text prediu una variable objectiu contínua utilitzant característiques extretes del text — puntuacions TF-IDF, embeddings o n-grams — com a variables independents. Basant-se en el programa text-com-a-dades consolidat per Gentzkow, Kelly i Taddy (2019), permet estimar un resultat numèric com un preu, una qualificació o una puntuació de sentiment directament a partir de documents, i s'utilitza àmpliament en aplicacions de ciències socials, economia i finances.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Gentzkow, M., Kelly, B. & Taddy, M. (2019). Text as Data. Journal of Economic Literature, 57(3), 535-574. DOI: 10.1257/jel.20181020 ↗
- Taddy, M. (2013). Measuring Political Sentiment on Twitter: Factor Optimal Design for Multinomial Inverse Regression. Technometrics, 55(4), 415-425. DOI: 10.1080/00401706.2013.778791 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 1). Text-Based Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/text-mining/text-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- BERT EmbeddingsMineria de text↔ compare
- Anàlisi de sentimentsMineria de text↔ compare
- Classificació de textMineria de text↔ compare
- TF-IDFMineria de text↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →