5411 篇
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38177 篇
12196 篇
1672 篇
2874 篇
3423 篇
642 篇
1242 篇
1980 篇
4929 篇
3895 篇
5517 篇
人工智能可以读懂企业高管的想法吗？
本篇是“学海拾珠”系列第一百五十二篇，作者利用美国公司定期季报和年报的文本信息，通过情绪模型、词袋模型和大型语言模型（LLM），来预测未来的公司盈余惊喜。实证结果发现，公开披露的公司文件中的积极和消极信息往往隐藏在其大量复杂的文本中，而近期的人工智能模型相比传统模型可以更好的识别信息。回到国内市场，财务报告中的文本信息尚待挖掘，可借鉴本文的研究思路寻找文本中的 alpha。
索取原文[24 页]
027-87841330