文本测量与监督学习

该文聚焦经济文本分析与信息表征，重点考察如何从新闻、披露、政策沟通或专业语料中构造可验证的经济信息。将主题模型应用于大规模公共新闻语料，对1984至2017年约80万篇《华尔街日报》新闻进行建模，构造新闻注意力时间序列，并发现其对工业生产、就业和信贷利差等宏观变量具有增量预测力。本综述将其作为AI研究工具文献收录；主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。

该文聚焦经济文本分析与信息表征，重点考察如何从新闻、披露、政策沟通或专业语料中构造可验证的经济信息。则根据财报电话会议中政治词与风险词的邻近共现，构造企业层面的政治风险暴露指数，并发现政治风险上升与投资和雇佣收缩相关。本综述将其作为AI研究工具文献收录；主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。

该文聚焦经济文本分析与信息表征，重点考察如何从新闻、披露、政策沟通或专业语料中构造可验证的经济信息。利用心理学词典统计《华尔街日报》专栏中的悲观词比例，发现媒体悲观度能够预测短期市场下行压力，推动新闻文本成为投资者情绪的重要代理变量。本综述将其作为AI研究工具文献收录；主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。

该文聚焦经济文本分析与信息表征，重点考察如何从新闻、披露、政策沟通或专业语料中构造可验证的经济信息。使用朴素贝叶斯分类器，对Yahoo!Finance超过150万条股票论坛帖子进行情绪分类，发现即使从噪声较大的散户文本中，也能提取与波动率和交易量显著相关的信号。本综述将其作为AI研究工具文献收录；主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。

该文聚焦经济文本分析与信息表征，重点考察如何从新闻、披露、政策沟通或专业语料中构造可验证的经济信息。根据报纸文章中经济、政策和不确定性相关词语的共现频率，构建经济政策不确定性指数（EPU）；该指数随后被Bloomberg和FRED等平台收录。本综述将其作为AI研究工具文献收录；主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。

该文聚焦经济文本分析与信息表征，重点考察如何从新闻、披露、政策沟通或专业语料中构造可验证的经济信息。采用Lasso回归，直接从新闻文本中筛选能够预测股票收益的词组，实现从原始文本到定价因子的端到端映射。本综述将其作为AI研究工具文献收录；主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。

该文聚焦经济文本分析与信息表征，重点考察如何从新闻、披露、政策沟通或专业语料中构造可验证的经济信息。将上市公司年报中的产品描述转化为词频向量，并以余弦相似度计算企业间的产品市场距离。本综述将其作为AI研究工具文献收录；主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。

该文聚焦经济文本分析与信息表征，重点考察如何从新闻、披露、政策沟通或专业语料中构造可验证的经济信息。将其用于分析美国联邦公开市场委员会（FOMC）会议纪要，并以1993年FOMC透明度改革为自然实验，发现提高透明度具有显著的纪律效应，同时将研究对象从央行对外声明拓展至内部决策过程。本综述将其作为AI研究工具文献收录；主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。