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 古生物学 生物化学 化学 生物 基因 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.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
芽芽豆完成签到 ,获得积分10
刚刚
大力的图图完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
刚刚
1秒前
1秒前
2秒前
2秒前
我是老大应助就是嘀咕采纳,获得10
4秒前
SYLH应助yuko采纳,获得10
4秒前
开朗的钻石完成签到,获得积分10
5秒前
传奇3应助残酷无情猫猫头采纳,获得10
5秒前
独特冰安发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
6秒前
ljl完成签到,获得积分20
6秒前
咕咕发布了新的文献求助10
6秒前
可爱的函函应助追寻奄采纳,获得10
7秒前
7秒前
smottom应助lily采纳,获得10
7秒前
hzh发布了新的文献求助30
7秒前
8秒前
万能图书馆应助还没想好采纳,获得10
10秒前
等待的鱼完成签到,获得积分10
10秒前
科目三应助quququ采纳,获得10
11秒前
11秒前
Lucas应助羊花花采纳,获得20
11秒前
ljl发布了新的文献求助10
12秒前
w1kend完成签到,获得积分10
12秒前
嘟嘟发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
realtimes发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
直率谷蕊完成签到 ,获得积分10
13秒前
大不里士发布了新的文献求助10
14秒前
张鹏鹏关注了科研通微信公众号
15秒前
华仔应助可耐的青雪采纳,获得10
15秒前
16秒前
17秒前
18秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975250
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519625
关于积分的说明 11199055
捐赠科研通 3255962
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798001
邀请新用户注册赠送积分活动 877358
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806298