Deep Learning for Economists

深度学习提供了从大规模的非结构化文本和图像数据集中填补结构化信息的强大方法。例如，经济学家可能希望在卫星图像中检测经济活动的存在，或者测量社交媒体、国会记录或公司文件中提到的主题或实体。本文介绍了深度神经网络，涵盖了分类器、回归模型、生成AI和嵌入模型等方法。应用包括分类、文件数字化、记录链接以及用于在大规模文本和图像语料库中进行数据探索的方法。当使用适当的方法时，深度学习模型可以便宜地调整，并且可以扩展到涉及数百万或数十亿数据点的问题。该综述附带了一个伴随网站EconDL，其中包括用户友好的演示笔记本、软件资源和知识库，提供技术细节和额外的应用。

本论文旨在介绍深度学习在结构化信息提取方面的应用，特别是在文本和图像数据集中。研究者试图解决的问题是如何使用深度神经网络从大规模、非结构化的文本和图像数据中提取有用的结构化信息。

论文介绍了深度神经网络的各种方法，包括分类器、回归模型、生成AI和嵌入模型等。这些方法可以应用于分类、文档数字化、记录链接以及大规模文本和图像语料库的数据探索。使用合适的方法，深度学习模型可以便宜地调整，并且可以扩展到涉及数百万或数十亿数据点的问题中。

论文伴随着一个名为EconDL的伴随网站，提供用户友好的演示笔记本、软件资源和知识库，提供技术细节和其他应用。实验使用了卫星图像、社交媒体、国会记录和公司文件等数据集。

在这个领域中，最近的相关研究包括《深度学习在计算机视觉中的应用》（Deep Learning for Computer Vision）和《深度学习在自然语言处理中的应用》（Deep Learning for Natural Language Processing）等。