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沪深上市公司媒体报道 负面报道 纸媒体负面报道统计数据1994-2017 NEW

沪深上市公司媒体报道 负面报道 纸媒体负面报道统计数据1994-2017

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1994年起由报纸媒体发布的与A股(及B股)全部上市公司相关新闻,相关学术研究为指导,采用由香港中文大学授权使用的分析技术和相关数据,并结合业界领先的机器学习和自然语言处理技术对收集到的上千万篇原始新闻进行了严谨的清理分析及核验。有效的解决了新闻与目标公司的匹配,按照严格的学术标准提供公司新闻量化的情感倾向性,以及新闻本身的时效性。

规范严谨的数据处理流程。数据平台的设计开发以前沿学术研究为指导,保证了数据处理过程的规范性和数据库字段的实用性。

ü 权威先进的分析技术。基于文本分析技术及训练数据,并结合业界领先的机器学习和自然语言处理技术进行新闻内容和情感分析。本平台所采用的情感分析技术在公开数据集上的准确率高90%以上,高于业界领先模型。

ü 全面细致的数据采集及清理。考虑历年新上市或者退市的上市公司,结合公司独立整理的十余万条涵盖全部上市公司完整的更名记录(包括公司名称和股票简称更名),对所采集的1500多万篇原始新闻进行清理筛查。特别地,除了清理广告启事等噪声新闻外,在匹配上市公司的相关新闻时本数据平台专门处理了“老百姓”,“中关村”等容易发生混淆的上市公司股票名称。

ü 丰富易用的数据字段。借鉴RavenPack和Thomson Reuters等关注英文媒体和欧美证券市场的海外成熟数据平台,本数据提供了丰富易用的字段供研究人员开展广泛研究。例如:相比常见的三类别的量化情感分析结果(正面,中性和负面),本数据库对新闻整体情感倾向性提供了学术界普遍接受的连续可比的量化分析结果;对长达四周以内的历史新闻进行相似性分析,进而确定新闻的原创性;量化分析了新闻提及的上市公司,包括提及次数、提及句子数以及首次提及的位置等。

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