Power of deep learning: Quantifying language to explain cross-sectional returns

计算机科学 自然语言处理 否定 编码 人工智能 构造(python库) 情绪分析 背景(考古学) 人工神经网络 生物化学 生物 基因 古生物学 化学 程序设计语言
作者
Sean Cao,Yongtae Kim,Angie Wang,Houping Xiao
出处
期刊:Social Science Research Network [Social Science Electronic Publishing]
被引量:4
摘要

When quantifying qualitative information from unstructured textual data, traditional bag-of-words approaches capture only semantic features of single words/phrases. The context, the sequence of words, and the relations among words (i.e., higher-order interaction features) are ignored. We introduce deep neural networks (NNs) to encode and mimic human intelligence in processing natural language. Using the NN-based artificial intelligence, we construct a new sentiment measure that is specific to performance discussions and is adjusted for complex contextual negations. We find that this performance-specific sentiment explains cross-sectional returns and future operating performance better than umbrella sentiment proxies used in the literature.

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