टेक्स्ट रिग्रेशन — टेक्स्ट से संख्याओं का अनुमान लगाना
टेक्स्ट-आधारित रिग्रेशन टेक्स्ट से निकाले गए फ़ीचर्स — TF-IDF स्कोर, एम्बेडिंग, या n-ग्राम — को स्वतंत्र चर के रूप में उपयोग करके एक सतत लक्ष्य चर का अनुमान लगाता है। जेंट्ज़को, केली और टैडी (2019) द्वारा समेकित टेक्स्ट-एज़-डेटा कार्यक्रम के आधार पर, यह दस्तावेज़ों से सीधे मूल्य, रेटिंग, या भावना स्कोर जैसे संख्यात्मक परिणाम का अनुमान लगाने की अनुमति देता है, और सामाजिक-विज्ञान, अर्थशास्त्र और वित्त अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Text-Based Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/text-mining/text-regression
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