TOP刊: 文本分析技术及在经济学和商学中的应用, 一个指南和综述

主要观点总结

本文是一篇关于文本分析及其在经济学和商学研究中应用的综述。文章首先概述了文本分析的重要性和自然语言处理（NLP）在文本数据中的应用。接着，文章详细讨论了NLP方法在会计研究中的多种应用场景，包括情感分析、可读性、披露相似度、前瞻性陈述和主题探索。此外，文章还讨论了构建基于文本的测量的效度，提供了文本数据采集和预处理的指引，以及如何在研究中使用文本分析方法。最后，文章探讨了未来的机遇，并推荐了一些相关的文献和资料。

关键观点总结

关键观点1: 文本分析的重要性

文本分析是自然语言处理在文本数据中的应用，对于理解人类行为和经济影响至关重要。

关键观点2: NLP在会计研究中的应用

NLP在会计研究中扮演多种角色，包括构建变量、提取目标文本信息、构建控制变量等。

关键观点3: 构建基于文本的测量的效度

研究人员需要验证由文本分析创建的度量的内容有效性，确保它们能够准确反映研究人员感兴趣的概念。

关键观点4: 未来机遇

深度学习等新技术为会计研究带来无限可能，有助于发现新的模式、概念和概念，提高研究效率。