ScholarGate
Pembantu
Latent structureText Scaling

Wordfish

Wordfish ialah model statistik untuk menskalakan dokumen pada dimensi laten, dibangunkan oleh Slapin dan Proksch (2008). Berbeza dengan kaedah berasaskan rujukan seperti Wordscores, Wordfish menggunakan model penjanaan Poisson untuk menganggar kekerapan perkataan dan kedudukan dokumen secara serentak tanpa memerlukan teks rujukan atau anotasi manual. Ia amat berguna untuk menganggar perubahan siri masa dalam kedudukan dasar dan boleh menskalakan dokumen daripada pelbagai bahasa secara serentak.

Buka dalam MethodMindTidak lama lagiVideoTidak lama lagiDownload slides

Baca kaedah sepenuhnya

Ahli sahaja

Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.

Log masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  1. Slapin, J. B., & Proksch, S. O. (2008). A scaling model for estimating time-series party positions from texts. Journal of Politics, 70(3), 554-569. DOI: 10.1111/j.1540-5907.2008.00338.x
  2. Proksch, S. O., & Slapin, J. B. (2009). How to avoid pitfalls in statistical machine learning for social science. Political Analysis, 20(3), 343-357. link
  3. Benoit, K., Muhr, D., & Spirling, A. (2016). Crowd-sourced text analysis: Reproducible and distributed production of political data. American Political Science Review, 110(2), 278-295. DOI: 10.1017/S0003055416000058

Cara memetik halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Wordfish. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/psychometrics/wordfish

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.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateWordfish (Wordfish). Dicapai 2026-06-15 daripada https://scholargate.app/ms/psychometrics/wordfish · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026