Teksta regresija — numuru prognozēšana no teksta
Teksta regresija paredz nepārtrauktu mērķa mainīgo, izmantojot no teksta iegūtus elementus — TF-IDF rādītājus, iegulšanas vai n-grammas — kā neatkarīgos mainīgos. Pamatojoties uz Gentzkow, Kelly un Taddy (2019) konsolidēto teksta kā datu programmu, tā ļauj tieši no dokumentiem novērtēt skaitlisku iznākumu, piemēram, cenu, vērtējumu vai noskaņojuma rādītāju, un tiek plaši izmantota sociālo zinātņu, ekonomikas un finanšu lietojumos.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Text-Based Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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 EmbeddingsTeksta ieguve↔ compare
- Sentimentu analīzeTeksta ieguve↔ compare
- Tekstu klasifikācijaTeksta ieguve↔ compare
- TF-IDFTeksta ieguve↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →