FRAT - Financial random academic thoughts

ML в применении к текстам: готовые пакеты.

Авторы статьи (ноябрь 2024) попробовали помочь нам с анализом текстов. Основная идея - сделать пакет в Питоне, который позволяет быстро собрать из текстов что-то "факторное", в том числе для макрофинансовых моделей прогнозов и объяснения доходностей. Они выложили пакеты - будем разбираться, как это работает. Особенно интересно было бы применять для российских новостей, и отдельно для ТГ.

Моя цель - применять такое для прогнозов макро, но наверняка постепенно это выстроится в более широкую линейку анализа текстов и выводов из них. Другой пример про новости также демонстрирует пользу от подобной информации.

#Forecasts #Python #News #Texts #AI

NBER

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…

www.tgoop.com/olegshibanov/1500

5.5K viewsJan 3 at 19:33

ML в применении к текстам: готовые пакеты.

Авторы статьи (ноябрь 2024) попробовали помочь нам с анализом текстов. Основная идея - сделать пакет в Питоне, который позволяет быстро собрать из текстов что-то "факторное", в том числе для макрофинансовых моделей прогнозов и объяснения доходностей. Они выложили пакеты - будем разбираться, как это работает. Особенно интересно было бы применять для российских новостей, и отдельно для ТГ.

Моя цель - применять такое для прогнозов макро, но наверняка постепенно это выстроится в более широкую линейку анализа текстов и выводов из них. Другой пример про новости также демонстрирует пользу от подобной информации.

#Forecasts #Python #News #Texts #AI

BY FRAT - Financial random academic thoughts