Прогноз предлагаемой зарплаты по описанию вакансии

В России уже такое делал ХХ, я не вижу в этом ничего интересного с т.з. продукта, но зато я вижу кучу возможностей для применения самого алгоритма.
Фишка в том, что в качестве независимых переменных у нас выступает текст. Не цифры, не категориальные переменные, а текст.
Вот пример того, как данные оформлены

	FullDescription	LocationNormalized	ContractTime	SalaryNormalized
1	International Sales Manager London ****k ****...	London	permanent	33000
2	An ideal opportunity for an individual that ha...	London	permanent	50000
3	Online Content and Brand Manager// Luxury Reta...	South East London	permanent	40000
4	A great local marketleader is seeking a perman...	Dereham	permanent	22500
5	Registered Nurse / RGN Nursing Home for Young...	Sutton Coldfield	NaN	20355

В эту таблицу мы фактически закачали вакансии с job сайта.

• FullDescription - это описание вакансии
• LocationNormalized - место расположение вакансии
• ContractTime - постоянно или по контракту
• SalaryNormalized - уровень оплаты в английских рублях

Задача - спрогнозировать, какой будет оклад вакансии, если есть описание, а сам оклад не указан.

Это у нас распределение зависимой переменной - уровня оплаты.

Среднее значение - 34 000 р

Медиана - 30 000 р

Стандартное отклонение - 17 500 - ну здесь разброс очень большой, поскольку выбросы вправо.

Строим уравнение регрессии, где Y - это размер зарплаты, а независимые переменные - все остальные (описание, локация, контракт)

На этой картинке показана диаграмма прогнозных (ось X) и реальных (ось Y) значений зарплаты (всего в данных содержится 60 000 вакансий, поэтому такая большая плотность точек). Если бы мы давали 100 % точный прогноз, у нас была бы прямая линия на графике. Но мы, конечно же, не даем 100 % правильного прогноза. Показатели качества модели у нас такие:

• R^2 - 0, 72
• Средняя ошибка - 9 100 английских рублей. 

Я бы оценил это как средний уровень качества прогноза.Но понятно, что с моделью можно еще играться с т.з. повышения качества. 

В качестве фантазии: где бы вы хотели применить анализ текста?