8、自然语言处理与股票回报

自然语言处理与股票回报

1. 引言

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，它致力于让计算机具备分析、建模和理解人类语言的能力。随着计算能力和数据存储容量的提升，NLP技术在众多领域得到了广泛应用，如工程、教育研究、生物学、医学、心理学、社会学等，会计和金融领域也不例外。

在过去十年里，会计和金融领域的研究人员见证了大量文本和语音数据的涌现，像新闻文章、美国证券交易委员会（SEC）文件、新闻发布会、收益电话会议以及社交媒体内容等。这些非结构化数据量巨大，人工处理极为困难，因此研究人员和金融数据使用者越来越依赖计算语言学来分析海量的自由文本。

NLP包含多个任务，如信息提取、文本预处理、特征工程和模型评估等，也有众多应用场景，像Alexa或Siri等对话代理、垃圾邮件检测软件、电子邮件分类和日历事件提取工具以及搜索引擎等。在会计和金融领域，研究人员和从业者通常只使用NLP工具的一小部分，主要目标是从官方文件、新闻文章或社交媒体中捕捉情感，以解释和预测股票回报。

一个典型的会计和金融领域NLP项目流程如下：

graph LR
    A[数据来源] --> B[文本提取与清理]
    B --> C[预处理]
    C --> D[文本表示]
    D --> E[建模]
    E --> F[评估]
    A1[公司披露] --> A
    A2[媒体文章] --> A
    A3[社交媒体] --> A
    B1[去除非文本数据] --> B
    B2[文本编码] --> B
    B3[拼