姚加权,张锟澎,罗平.金融学文本大数据挖掘方法与研究进展[J].经济学动态,2020(04):143-158.

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。

关键词:文本大数据 文本分析 机器学习 深度学习 数据挖掘


广而告之