- 课程介绍
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- 第一讲：经管类学术研究中的文本分析（2h）
- 1. 文本分析基本思路
- 2. 文本分析文献的大致分类
- 3. 文本分析的主要方法
- 第二讲：Python的文件读取 （3h）
- 1. Python与文件夹管理
- 2. Python处理PDF
- 3. Python处理WORD
- 4. Python处理EXCEL
- 案例实践：多文件归档与整理——以年报数据整理为例
- 第三讲：文本分析基础（3h）
- 1. 文本分词
- 2. 停用词使用
- 3. 词频计算
- 4. TFIDF计算
- 5. 学术研究中的词频是如何计算的？
- 第四讲：词向量分析 （3h）
- 1. 词向量原理
- 2. 词向量的实现
- 3. 近义词发现
- 案例实践：基于种子词近义词发现与词库建设（样例数据）
- 参考文献：
- [1] 危雁麟,张俊瑞,汪方军,程茂勇.数据资产信息披露与分析师盈余预测关系研究——基于文本分析的经验
- 证据[J].管理工程学报,2022,36(05):130-141.
- [2] 胡楠,薛付婧,王昊楠.管理者短视主义影响企业长期投资吗？——基于文本分析和机器学习[J].
- 管理世界,2021,37(05):139-156+11+19-21.
- 第五讲：文本相关分析 （3h）
- 1. 文本相关分析常用方法
- 2. 余弦与软余弦相似性
- 3. 软余弦相似性度量方法
- 4. MD&A信息量如何度量？问与答的一致性如何度量？
- 案例实践：批量文本的相似性度量方法与实现
- 参考文献：郑晓瑜,刘俊晗.信号还是噪声?——基于上市公司年报文本变动的研究[J].投资研究,2022,41(04):70-90.
- 第六讲：文本主题模型 （2h）
- 1. 主题模型的基本思路
- 2. 主题模型在学术中应用
- 3. 主题模型的实现
- 案例实践：批量文本的主题分布测量
- 参考文献：俞红海,范思妤,吴良钰,马质斌.科创板注册制下的审核问询与IPO信息披露
- ——基于LDA主题模型的文本分析[J].管理科学学报,2022,25(08):45-62.