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制造业情绪：用文本分析预测工业生产

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摘要

本文研究了工业生产与美国制造业公司自然语言调查回应中表达的情绪之间的联系。我们比较了几种用于情感分类的自然语言处理（NLP）技术，从基于词典的方法到现代深度学习方法。使用手动标记的样本作为基本事实，我们发现部分基于人类标记的数据样本训练的深度学习模型优于其他分类调查响应情绪的方法。此外，我们利用数据的面板性质来训练模型，这些模型使用滞后的公司级文本预测公司级生产。这使我们能够利用大量“自然发生”标签样本，而无需手动输入。然后，我们评估将每个情绪指标汇总到月度时间序列中，作为有用的统计指标和预测工业生产的程度。我们的结果表明，文本响应提供的信息超出了同一调查的可用数值数据，并改进了样本外预测；深度学习方法和使用自然出现的标签似乎对预测特别有用。我们还探索了深层学习模型所做预测的驱动因素，并发现与非常积极/消极情绪相关的相对较少的单词是聚合情绪指数变化的主要原因。

建议引用

  • 托马斯·卡纳（Tomaz Cajner）、利兰·德克兰（Leland D.Crane）、克里斯托弗·库兹（Christopher J.Kurz）、诺曼·莫林（Norman J.Morin）、保罗·索托（Paul E.Soto）和贝特西·弗兰科维奇（Betsy Vrankovich），2024年。"制造业情绪：用文本分析预测工业生产,"财经讨论系列2024-026，联邦储备系统理事会（美国）。
    • 手柄：RePEc:fip:fedgfe:2024-26年
    内政部：10.17016/FEDS.2024.026
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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