[经管数据集] 上市公司企业年报文本语气数据2007-2022台大LM词典积极消极词汇数TONE中文情感极性词 [推广有奖]

1关注
278
粉丝

已卖：21145份资源
好评率：99%
商家信誉：一般

巨擘

还不是VIP/贵宾

威望: 1 级
论坛币: 40750 个
通用积分: 2588.9996
学术水平: 20 点
热心指数: 31 点
信用等级: 7 点
经验: 6592 点
帖子: 20306
精华: 0
在线时间: 11803 小时
注册时间: 2020-12-8
最后登录: 2026-1-22

楼主

yusb

发表于 2023-5-31 21:43:26 |AI写论文

是否 +2 论坛币

k人参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

上市公司企业年报文本语气数据2007-2022台大LM词典积极消极词汇数TONE中文情感极性词典

数据范围：数据来源+详细数据指标解释
参考文献：陈艺云,陈曼莲.定性文本信息与信用评级：基于年报文本分析的研究[J/OL].中国管理科学:1-12[2023-02-20]
数据来源：基于上市公司财报、公告等数据整理
数据期间：2007-2022，年度数据
数据范围：沪、深、北上市公司，A股主板、中小企业板、创业板、科创板、北京证券交易所的板块
主要指标：
列名：股票代码会计年度年报字数年报词汇数年报句子数 LM词典积极词汇数 LM词典消极词汇数台大词典积极词汇数台大词典消极词汇数基于LM词典的TONE1 基于LM词典的TONE2 基于台大词典的TONE
Scode[股票代码]-上市公司股票代码
Year[会计年度]-年报所属会计年度
WordNum[年报字数]-年报全文总字数
VocabularyNum[年报词汇数]-年报文本词汇数量
SentenceNum[年报句子数]-年报文本句子数量
LM_positive[LM词典积极词汇数]-基于LM词典计算年报文本中的积极词汇数
LM_negative[LM词典消极词汇数]-基于LM词典计算年报文本中的消极词汇数
Ntusd_Positive[台大词典积极词汇数]-基于台湾大学《中文情感极性词典》计算年报文本中的积极词汇数
Ntusd_Negative[台大词典消极词汇数]-基于台湾大学《中文情感极性词典》计算年报文本中的消极词汇数
LM_Tone1[基于LM词典的TONE1]-LM_TONE1=（积极词汇数-消极词汇数）/年报词汇数，LM_TONE1值越大，表示年报文本信息语气越积极
LM_Tone2[基于LM词典的TONE2]-LM_TONE2=（积极词汇数-消极词汇数）/（积极词汇数+消极词汇数），LM_TONE2值越大，表示年报文本信息语气越积极
Ntusd_Tone[基于台大词典的TONE]-NTUSD_TONE=（积极词汇数量-消极词汇数量）/（积极词汇数量+消极词汇数量），NTUSD_TONE值越大，表示年报文本信息语气越积极