Textual Factors: A Scalable, Interpretable, and Data-driven Approach to Analyzing Unstructured Information

We introduce a general approach for analyzing large-scale text-based data, combining the strengths of neural network language processing and generative statistical modeling to create a factor structure of unstructured data for downstream regressions typically used in social sciences. We generate

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集（或工作论文）介绍了一种可扩展、可解释且数据驱动的方法，用于分析非结构化文本信息，通过结合神经网络语言处理和生成统计建模来创建文本因子，适用于金融和经济领域的预测、模型解释和指标构建。该方法在计算可扩展性和经济可解释性方面具有优势，并提供了开源统计包以支持后续研究和应用。