2001-2022上市公司人工智能使用程度测算数据用 Skip-gram 模型，将年报和专利文本材料

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01｜测算方法

根据参考文献的做法！

D1第一步

参考陈和斯里尼瓦桑（2020）提供的人工智能相关词语的中文翻译版、平安证券发布的《科创板系列——AI 产业链全景图》、中商产业研究院编制的《2019 年中国人工智能行业市场前景研究报告》、深圳前瞻产业研究院发布的《2019 年人工智能行业现状与发展趋势报告》等业界研究报告以及世界知识产权组织（World Intellectual Property Organization，WIPO）提供的人工智能词表，选取52个词语作为种子词（Seed Words）。

D2第二步

参考李等（2021），使用 Word2vec（米科洛夫等，2013）技术，采用 Skip-gram 模型，将年报和专利文本材料中的词语作为语料进行训练。

D3第三步

根据种子词与输出词语之间的余弦相似度，针对每个种子词筛选出 10 个与该种子词语义程度最相近的词语。然后将重复词语、与人工智能不相关的词语以及词频过低的词语剔除。最终获得73个词语作为本文的人工智能词典。如下。

信息来源：姚加权,张锟澎,郭李鹏等.人工智能如何提升企业生产效率？——基于劳动力技能结构调整的视角[J].管理世界,2024,40(02):101-116+133+117-122.DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2024.0018.

信息来源：姚加权,张锟澎,郭李鹏等.人工智能如何提升企业生产效率？——基于劳动力技能结构调整的视角[J].管理世界,2024,40(02):101-116+133+117-122.DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2024.0018.

在此基础上爬取上市公司2001年-2022年年度中人工智能（73个）关键关键词数量，通过对总词频进行求和并进行加1取自然对数。得到上市公司人工智能使用程度测算数据（版本01）2001-2022！

02｜数据介绍

❶数据名称：上市公司人工智能使用程度测算数据（版本01）
❷时间跨度：2001年-2022年
❸公司数量：5000多家
❹数据样本：5.6万+条
❺参考文献：姚加权,张锟澎,郭李鹏等.人工智能如何提升企业生产效率？——基于劳动力技能结构调整的视角[J].管理世界,2024,40(02):101-116+133+117-122.DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2024.0018.

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