金融学文本大数据挖掘方法与研究进展

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.

关键词：文本大数据、文本分析、机器学习、深度学习、数据挖掘

分类号：TP311.13;F832.51;F275

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家社会科学基金;国家重点研发计划

在线出版日期：2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：143-158