O第八章文本分析及其在金融运用
第八章 文本分析及其 在金融运用
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从ChatGPT开始
章前导读O进入21世纪后，随着互联网信息技术的发展，电子形式的文本信息日益海量化，对于文本数据的分析成为信息时代的研究热点语素与分词概念。在当今人工智能时代，利用传统的信息检索技术对于海量数据的处理效果不尽如人意，而文本挖掘作为从海量文本数据中发现潜在的、有价值知识的一种有效技术，其重要性日益突出，金融领域中文本数据具有产生速度快，蕴含信息量大的特点如何能快速、准确地挖掘金融文本中的隐藏信息进行文本分析，是目前在金融相关研究领域的重要问题
章前导读 进入21世纪后，随着互联网信息技术的发展，电子形式的文 本信息日益海量化，对于文本数据的分析成为信息时代的研究热 点语素与分词概念。 在当今人工智能时代，利用传统的信息检索技术对于海量数 据的处理效果不尽如人意，而文本挖掘作为从海量文本数据中发 现潜在的、有价值知识的一种有效技术，其重要性日益突出。 金融领域中文本数据具有产生速度快，蕴含信息量大的特点， 如何能快速、准确地挖掘金融文本中的隐藏信息进行文本分析， 是目前在金融相关研究领域的重要问题
学习目标020103了解掌握文掌握词频-逆把握文本大数本分析中的文档频次据在当下金融常见概念和(TF-IDF )学领域中的研分析方法。算法和LDA主究进展和应用题模型。场景
学习目标 01 • 了解掌握文 本分析中的 常见概念和 分析方法。 02 • 掌握词频-逆 文档频次 （TF-IDF） 算法和LDA主 题模型。 03 • 把握文本大数 据在当下金融 学领域中的研 究进展和应用 场景
目录1.文本分析方法概述4.词频-逆文档频次8EY及其运营场景（TF-IDF）算法PX5.LDA主题模型算法2.语素与分词概念3.词袋模型与词向量6.文本分析在金融领模型域中的应用
1.文本分析方法概述 及其运营场景 3.词袋模型与词向量 模型 2.语素与分词概念 4.词频-逆文档频次 （ TF-IDF ）算法 6.文本分析在金融领 域中的应用 5.LDA主题模型算法 目录
01文本分析方法概述及其运用场景
01 文本分析方法概 述及其运用场景
Ⅱ文本分析概述文本分析，也称为文本挖掘淘（TextMining），是从文本数据中京东抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。对象是半结构化或非结构化文本的文档，无确定形式并且缺乏机器可挖掘理解的语义。（而数据挖掘的对象以数据库中提取的结构化数据为主，通过利用关系表“有意义的信息”等存储结构来发现知识）
文本分析概述 文本分析，也称为文本挖掘 （Text Mining），是从文本数据中 抽取有价值的信息和知识的计算机处 理技术。对象是半结构化或非结构化 的文档，无确定形式并且缺乏机器可 理解的语义。 （而数据挖掘的对象以数据库中 的结构化数据为主，通过利用关系表 等存储结构来发现知识） 文本 挖掘 提取 “有意义的信息
文本分析的应用场景例如：金融领域文本分析指运用特定的方法挖掘文本信息内容，从而对索斯鲁德（2019）利用挪威日度频率的商业新闻数据和季度GDP增长率数据，构建了日度经济周期指文本的可读性、情绪语调、语义特数。征以及相似性等文本特征进行分析。麦克马洪等人（2018）从事件分析出发对中国人民银行政策沟通效果进行了研究，包括政策沟通的类别、参与政策沟通的人员信息等。投资者和媒体关注度以及投资者情绪分析、管理层语调分析、以及文本可读性度量指标等。一些较为前沿的指标构建也日益流行，如迷雾指数（FogIndex）、新闻隐含波动率指数（NewsImpliedVolatility），以及经济政策不确定性指数等等
文本分析的应用场景 金融领域文本分析指运用特定 的方法挖掘文本信息内容，从而对 文本的可读性、情绪语调、语义特 征以及相似性等文本特征进行分析。 •索斯鲁德（2019）利用挪威日度频率的商业新闻数 据和季度GDP增长率数据，构建了日度经济周期指 数。 •麦克马洪等人（2018）从事件分析出发对中国人民 银行政策沟通效果进行了研究，包括政策沟通的类 别、参与政策沟通的人员信息等。 •投资者和媒体关注度以及投资者情绪分析、管理层 语调分析、以及文本可读性度量指标等。一些较为 前沿的指标构建也日益流行，如迷雾指数（Fog Index）、新闻隐含波动率指数（News Implied Volatility），以及经济政策不确定性指数等等。 例如：
文本分析的优缺点优点缺点提供了文本形式的非结构化数据，一、文本信息本身并不明确必须经过加富了数据类型，从而拓展了研究对象和研工处理才能用于计量分析，而这可能会引究范围；入噪音甚至错误，同时数据处理的可重复性不一定能实现；二、文本大数据拓展了原来的研究边界二、文本数据虽然可能包含传统财务数字如引入语言学开展可读性研究没有的信息，但也可能是管理层操纵文本的表现；三、提供新的工具、变量和指标三、应用文本大数据分析技术研究会计和四、提供新的研究视角，如前文所述的一金融问题，对研究者的综合能力尤其是编些典型应用。程和数量分析能力提出了更大挑战
文本分析的优缺点 优 点 一、提供了文本形式的非结构化数据，丰 富了数据类型，从而拓展了研究对象和研 究范围； 二、文本大数据拓展了原来的研究边界， 如引入语言学开展可读性研究； 三、提供新的工具、变量和指标； 四、提供新的研究视角，如前文所述的一 些典型应用。 缺 点 一、文本信息本身并不明确，必须经过加 工处理才能用于计量分析，而这可能会引 入噪音甚至错误，同时数据处理的可重复 性不一定能实现； 二、文本数据虽然可能包含传统财务数字 没有的信息，但也可能是管理层操纵文本 的表现； 三、应用文本大数据分析技术研究会计和 金融问题，对研究者的综合能力尤其是编 程和数量分析能力提出了更大挑战
文本数据处理一般流程词典法文本可读性词云文本定位与数据清洗文本的分词词袋模型词性的标注去除停用词文本情绪文档解析语料有监督机词嵌入语义关联性器学习法主题模型文本相似性预处理语料获取文档表示文档的特征抽取进一步分析
文本数据处理一般流程