主要观点总结
本文综述了深度神经网络在经济学中的应用，包括分类、命名实体识别、记录链接、实体消歧、文档布局分析等多种场景。文章介绍了深度学习技术如何从原始的非结构化文本和图像数据中提取有价值的信息，并详细阐述了深度神经网络的结构和工作原理。此外，文章还讨论了深度学习的优势以及其在经济学研究中的发展前景。
关键观点总结
关键观点1: 深度神经网络在经济学中的应用范围广泛，包括多种场景如分类、命名实体识别等。
本文详细综述了深度神经网络在经济学中的应用，包括各种任务如分类、命名实体识别、记录链接、实体消歧和文档布局分析等。这些应用帮助经济学家处理大量的非结构化数据，并从中提取有价值的信息。
关键观点2: 深度学习技术能够从原始的非结构化文本和图像数据中提取信息。
深度学习技术通过构建复杂的神经网络模型，能够从原始的非结构化文本和图像数据中学习数据的内在表示，并提取有价值的信息。这种能力使得深度学习在经济学研究中具有巨大的潜力。
关键观点3: 深度神经网络的结构和工作原理是关键。
深度神经网络通过多个层次的抽象处理，利用非线性神经网络单元，学习数据的内在规律和表示。这种结构使得深度神经网络能够处理高维数据和复杂模式，并在经济学研究中取得良好的性能。
关键观点4: 深度学习在经济学研究中具有显著的优势。
深度学习能够处理大规模的高维数据，并自动提取数据的特征和规律。此外，深度神经网络还具有强大的泛化能力，能够在不同的任务中取得良好的性能。这些优势使得深度学习在经济学研究中具有广阔的应用前景。
关键观点5: 计量经济圈社群是一个优秀的交流平台。
计量经济圈组织了一个计量社群，拥有热情互助、前沿趋势最多等特点。建议积极进取和有强烈研习激情的中青年学者到社群交流探讨，互相成就彼此。
文章预览
凡是搞计量经济的，都关注这个号了 邮箱： econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论 丛的code程序 , 宏微观 数据库和各种软 件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问. Daron Acemoglu毛咕噜教授最得意的弟子(之一)，小诺奖得主Harvard Melissa Dell教授最近 最近公开了一篇综述文章“Deep learning for economists”，主题是经济学家如何利用深度学习技术。 她说：“深度学习的文献浩瀚如海，我在最初探索时，确实感到寻找与经济应用紧密相关的资料是一项挑战。我衷心希望这篇文章能够对大家有所助益！ 文章中涵盖了多种应用场景，包括但不限于分类、命名实体识别、记录链接、实体消歧、追踪媒体内容的复制、评估大规模文本语料库中的程式化事实、光学字符识别（OCR）以及文档布局分析（classification, named entity recognition, record linkage, entity disambiguation,
………………………………
