Παλινδρόμηση Κειμένου — Πρόβλεψη Αριθμών από Κείμενο
Η παλινδρόμηση βάσει κειμένου προβλέπει μια συνεχή μεταβλητή-στόχο χρησιμοποιώντας χαρακτηριστικά που εξάγονται από κείμενο — βαθμολογίες TF-IDF, ενσωματώσεις (embeddings) ή n-γράμματα — ως ανεξάρτητες μεταβλητές. Βασιζόμενη στο πρόγραμμα «κείμενο ως δεδομένα» (text-as-data) που εδραιώθηκε από τους Gentzkow, Kelly και Taddy (2019), επιτρέπει την εκτίμηση ενός αριθμητικού αποτελέσματος, όπως μια τιμή, μια αξιολόγηση ή μια βαθμολογία συναισθήματος, απευθείας από έγγραφα, και χρησιμοποιείται ευρέως σε εφαρμογές στις κοινωνικές επιστήμες, την οικονομία και τη χρηματοοικονομική.
Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο
Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Πηγές
- 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 ↗
Πώς να παραπέμψετε σε αυτή τη σελίδα
ScholarGate. (2026, June 1). Text-Based Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/el/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.
- Ενσωματώσεις BERTΕξόρυξη Κειμένου↔ compare
- Ανάλυση ΣυναισθήματοςΕξόρυξη Κειμένου↔ compare
- Ταξινόμηση ΚειμένουΕξόρυξη Κειμένου↔ compare
- TF-IDFΕξόρυξη Κειμένου↔ compare
Αναφέρεται από
Εντοπίσατε πρόβλημα σε αυτή τη σελίδα; Αναφέρετέ το ή προτείνετε διόρθωση →