金融学文本大数据挖掘方法与研究进展 |
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作者姓名: | 姚加权 张锟澎 罗平 |
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作者单位: | 暨南大学管理学院,510632;中国科学院智能信息处理重点实验室、中国科学院计算所和中国科学院大学,100190 |
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基金项目: | 国家社会科学基金;国家重点研发计划;国家自然科学基金 |
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摘 要: | 在金融学领域的传统实证研究中,所用数据多局限于财务报表和股票市场数据等结构化数据。而在大数据时代,计算机技术的进步使得数据类型不断丰富,研究者开始将非结构化的文本大数据引入到金融学领域的研究中,其主要包括上市公司披露文本、财经媒体报道、社交网络文本、网络搜索指数以及P2P网络借贷文本等,并对文本的可读性、语气语调、相似性以及语义特征展开研究。本文首先介绍了金融学领域文本大数据挖掘步骤和方法,描述了语料获取、预处理过程、文档表示以及文档的特征抽取;然后根据不同的文本信息来源,梳理了金融学文本大数据的研究进展;最后对未来金融学文本大数据的研究方法和研究内容进行了展望。
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关 键 词: | 文本大数据 文本分析 机器学习 深度学习 数据挖掘 |
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