כתבה
arXiv cs.CL ·
צפייה לפרישה של חברה חדשה מתוך תיאורים טקסטואליים - תשתית לינגוויסטית
Predicting Startup Exit from Textual Descriptors - A Computational Linguistics Framework
במחקר זה נמצא שתיאורים טקסטואליים יחידים יכולים לצפות פרישה מוקדמת של חברה חדשה, ללא תלות במאפיינים תקציביים, כספיים או אנושיים. המחקר עושה שימוש בקבצי נתונים של קפיטליסטים שכוללים 7,419 חברות חדשות על פני 20 שנה. המחקר מציג תשתית לינגוויסטית לצפייה לפרישה של חברה חדשה, ומציע ציון דינמי לצפייה לפרישה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2608.00045v3 Announce Type: replace Abstract: This study shows that textual descriptors alone can predict early-stage startup success, defined as Exit, without relying on contextual, financial, or human capital variables. Using venture capital-curated datasets covering 7,419 startups over 20 years, the research isolates text-based framing variables and engineers 850 features through startup narrative mapping. Data subsets and vector embeddings are evaluated for statistical significance, followed by supervised machine learning experiments across six models. LightGBM achieved the highest predictive performance (F1 = 0.48), while textual descriptors alone achieved F1 = 0.30, confirming the standalone predictive value of founder narratives. Feature analysis shows that optimized densities
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית