Fad or future? Automated analysis of financial text and its implications for corporate reporting
Fad or future? Automated analysis of financial text and its implications for corporate reporting
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时尚还是未来？
DOI：
10.1080/00014788.2019.1611730
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发表时间：
2019
影响因子：
1.7
通讯作者：
Lewis C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lewis C
本文描述了自然语言处理（NLP）在公司报告中的应用现状。我们记录了作为公司报告包组成部分的口头内容数量的急剧增加，以及用于分析这些内容的文本分析方法的演变。我们提供了在学术会计和金融文献中应用的主要分析方法的直观描述。这个讨论包括关键字搜索和计数，属性字典，naïve贝叶斯分类，余弦相似度，和潜在的狄利克雷分配。我们还讨论了对公司报告包的NLP处理日益增长的兴趣如何可能而且应该影响财务报告监管，并注意到文本分析目前更多的是事后的想法，如果考虑的话。讨论了提高NLP处理有用性的机会，以及可能的障碍。
This paper describes the current state of natural language processing (NLP) as it applies to corporate reporting. We document dramatic increases in the quantity of verbal content that is an integral part of company reporting packages, as well as the evolution of text analytic approaches being employed to analyse this content. We provide intuitive descriptions of the leading analytic approaches applied in the academic accounting and finance literatures. This discussion includes key word searches and counts, attribute dictionaries, naïve Bayesian classification, cosine similarity, and latent Dirichlet allocation. We also discuss how increasing interest in NLP processing of the corporate reporting package could and should influence financial reporting regulation and note that textual analysis is currently more of an afterthought, if it is even considered. Opportunities for improving the usefulness of NLP processing are discussed, as well as possible impediments.
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