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Regresión con texto — Predicción de números a partir de texto

La regresión basada en texto predice una variable objetivo continua utilizando características extraídas del texto — puntuaciones TF-IDF, incrustaciones o n-gramas — como variables independientes. Basándose en el programa de texto como datos consolidado por Gentzkow, Kelly y Taddy (2019), permite estimar un resultado numérico como un precio, una calificación o una puntuación de sentimiento directamente a partir de documentos, y se utiliza ampliamente en aplicaciones de ciencias sociales, economía y finanzas.

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Fuentes

  1. Gentzkow, M., Kelly, B. & Taddy, M. (2019). Text as Data. Journal of Economic Literature, 57(3), 535-574. DOI: 10.1257/jel.20181020
  2. 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

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ScholarGate. (2026, June 1). Text-Based Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/es/text-mining/text-regression

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Citado por

ScholarGateText Regression (Text-Based Regression). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/text-mining/text-regression · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026