解决方案:在会计研究中使用Python进行文本分析

　　解决方案:在会计研究中使用Python进行文本分析

　　最近在google上搜索管理学Python的内容，无意中找到了一本专着：Using Python for Text Analysis in Accounting Research，内容很新，专着里面有Python代码，在里面也有文本分析的应用结果会计领域。

　　Python 初学者的财务和会计研究人员可以从 Python 经济和管理专栏开始。结合这本会计专着，可以更好地开展会计领域的文本分析研究。

　　文末有下载链接

　　概括

　　文本数据在会计研究中的重要性显着增加。为了帮助研究人员理解和处理文本数据，本专着定义和描述了文本数据的常用指标，然后演示了使用 Python 编程语言采集和处理文本数据。该专着充满了示例代码，可重现最近研究论文中的文本分析任务。

　　在专着的第一部分，我们提供了 Python 入门指南。我们首先描述 Anaconda，这是一个 Python 发行版，它提供了文本分析所需的库和安装。然后，我们介绍了 Jupyter 笔记本，这是一种改进研究工作流程并促进可重复研究的编程环境。接下来，我们将教授 Python 编程的基础知识，并演示使用 Pandas 包中的表格数据的基础知识。

　　专着的第二部分侧重于会计研究中常用的具体文本分析方法和技术。我们首先介绍正则表达式，这是一种用于在文本中查找模式的复杂语言。然后我们将展示如何使用正则表达式从文本中提取特定部分。接下来，我们介绍将文本数据（非结构化数据）转换为表示感兴趣变量（结构化数据）的数值度量的思想。具体来说，我们介绍了基于字典的方法

　　

　　测量文档情绪，计算文本复杂度，识别前瞻性句子和风险披露，采集文本中的信息量，计算不同文本片段的相似度。

　　对于这些任务中的每一个，我们都会引用相关论文并提供代码片段来实现这些论文中的相关指标。

　　最后，专着的第三部分侧重于自动化文本数据的采集。我们涵盖了网络抓取并提供了从 EDGAR 下载文件的代码。

　　关键词

　　文本分析、数据采集、Python、自然语言处理

　　在会计研究中使用 Python 进行文本分析（即将出版）目录 1. 简介 2. 在计算机上配置 Python 3. Jupyter 笔记本 4. Python 编程语言简介 5. 处理表格数据：Pandas 包 6. 正则表达式文本分析 8. 量化文本复杂性 9. 句子结构和分类 10. 测量文本相似度 11. 识别文本中的特定信息 12. 采集数据网络致谢

　　参考文献（部分）

　　Bentley、JW、TE Christensen、KH Gee 和 BC Whipple。2018.“解开经理和分析师的非公认会计原则报告”。会计研究杂志。56（4）：1039-1081。

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　　Bochkay、K.、R. Chychyla 和 D. Nanda。2019.“CEO披露风格的动态”。会计审查。94（4）：103-140。

　　Bochkay、K.、J. Hales 和 S. Chava。2020.“夸张还是现实？投资者对收益电话会议中极端语言的反应”。会计审查。95（2）：31-60。

　　Bochkay, K. 和 CB Levine。2019.“使用 MD&A 改进盈利预测”。会计、审计与金融杂志。34（3）：458482。

　　Bozanic、Z.、DT Roulstone 和 A. Van Buskirk。2018.“管理层盈利预测和其他前瞻性陈述”。会计与经济学杂志。65（1）：1-20。

　　Chychyla, R., AJ Leone 和 M. Minutti-Meza。2019.“财务报告标准和会计专业知识的复杂性”。会计与经济学杂志。67（1）：226-253。

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