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雷达卡
1、数据来源 上市公司年报核心竞争力部分的文本语料
3、时间跨度 2012-2024
4、区域跨度 中国上市公司
5、数据格式 xlsx
6、数据说明：
本研究提取了年报文本中的核心竞争力部分的文本，再进行分句处理和jieba分词，去除停用词后获得有效语义单元。然后，运用Word2Vec模型计算句子向量与核心竞争力三级类别词库的余弦相似度，实现句子的自动分类标注。接着，通过PaddleNLP的Taskflow模块进行命名实体识别，识别包含具体数据的句子并赋予1分权重。同时，构建横向和纵向程度词分级评分体系，对表达强度不同的描述性语句进行差异化赋分。每个句子的最终得分由命名实体得分与程度词得分相加构成。在此基础上，将句子得分按三级类别聚合求均值，进而按照分类体系结构聚合为二级指标得分。为消除年度间和公司间的量纲差异，采用Z-score标准化方法对各二级指标进行年度内标准化处理，再通过Min-Max归一化将得分映射至[0,1]区间。最终，各二级指标归一化得分求和形成综合核心竞争力指数。
企业核心竞争力
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[1]戚聿东,孙昌玲,王化成.企业核心竞争力能够降低权益资本成本吗——基于文本分析的经验证据[J].会计研究,2021,(08):94-106.
仅用于学术研究
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