金融學文本大數(shù)據(jù)挖掘方法淺議

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摘要：通過回顧歷史文獻可知，傳統(tǒng)研究主要研究文本分析常用方法，對于文本大數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┻^程關(guān)注較少。本文闡述了文本大數(shù)據(jù)挖掘的主要方法，闡述在此過程中獲取、預處理、表示文檔和抽取文檔特征的方法，總結(jié)文本大數(shù)據(jù)挖掘信息來源，結(jié)合文本信息來源分析金融學領(lǐng)域文本大數(shù)據(jù)挖掘應用發(fā)展趨勢，從而為金融學領(lǐng)域文本大數(shù)據(jù)應用提供參考。

關(guān)鍵詞：金融學研究；文本大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)挖掘；深度學習

在針對金融學領(lǐng)域進行實證研究時，傳統(tǒng)研究方法通常選擇結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為研究依據(jù)，常見類型如股票市場數(shù)據(jù)、財務報表等。大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展后，計算機技術(shù)逐漸成熟，在實證研究中可獲取更加多樣化的數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化文本大數(shù)據(jù)得到應用，例如：P2P網(wǎng)絡借貸文本、財經(jīng)媒體報道、網(wǎng)絡搜索指數(shù)、上市公司披露文本、社交網(wǎng)絡文本等。本文探討了相關(guān)文本可讀性、相似性、語氣語調(diào)與語義特征等。

1.在金融學研究中文本大數(shù)據(jù)的挖掘方法

傳統(tǒng)研究方法通常采用人工閱讀方法對文本信息進行識別，因為文本數(shù)量龐大、信息構(gòu)成復雜，人工識別效率較低，而且信息識別質(zhì)量不穩(wěn)定，信息識別效果受到閱讀者專業(yè)素養(yǎng)、理解能力等多方面因素影響。計算機技術(shù)發(fā)展后逐漸被應用于分析文本大數(shù)據(jù)，利用計算機技術(shù)獲取語料，對文本資料進行預處理、文本表示、抽取特征等操作。完成上述步驟后，在研究分析中使用文檔特征，從而開展深入分析[1]。在分析文本大數(shù)據(jù)時，主要采取如下流程：（1）從眾多信息來源中獲取語料，對語料文檔進行解析，明確文本定位，清洗數(shù)據(jù)，獲得文本分詞，標注詞性，將其中停用詞清除。（2）構(gòu)建詞云、詞嵌入、詞袋模型與主題模型。（3）分析文本情緒、可讀性、相似性，分析語義關(guān)聯(lián)性。（4）監(jiān)督機器學習、詞典語法處理[2]。

1.1獲取語料

獲取語料的方法主要分為兩種：（1）人工獲取；（2）利用網(wǎng)絡工具爬取或抓取。其中人工獲取語料投入成本較高，耗時較長，需要投入大量人力，因此網(wǎng)絡抓取的可行性相對較高[3]。網(wǎng)絡抓取方法可有效應對大量文本量，在一定程度上降低文本大數(shù)據(jù)獲取難度。在網(wǎng)絡抓取語料時，需要借助編程語言，通過直接抓取或爬取的方法獲取文本大數(shù)據(jù)。采用此種語料獲取模式具有兩方面顯著優(yōu)勢，不僅獲取文本信息耗時較短，效率較高，而且可直接使用編程語言整理內(nèi)容和規(guī)范形式，為后續(xù)文本分析工作奠定基礎(chǔ)[4]。

1.2預處理環(huán)節(jié)

獲取目標語料后，前期需要預處理文本，解析、定位文本，清洗數(shù)據(jù)，標注分詞與詞性，最后去除停用詞。金融市場通常要求企業(yè)采用PDF格式作為信息披露文檔格式，文本預處理中首先需要解析富格式文檔，獲取文檔信息。定位文本和清洗數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)中，利用計算機程序定位文本信息[5]。在該類研究中，MD＆A研究熱度較高，使用正則表達式進行財務報告正文MD＆A定位首尾信息部分，提取上述信息。此外，文本信息中除核心內(nèi)容結(jié)構(gòu)外，還包括超文本標記語文、腳本語等代碼信息、圖片信息、廣告信息等，該類信息在文本分析中屬于噪聲內(nèi)容，需要刪除和清洗相關(guān)信息，從文本中篩選有價值的核心內(nèi)容[6]。文本分詞處理與文本語言密切相關(guān)。英文文本使用空格劃分單詞，即自然存在分詞形式，也可采取提取詞干、還原詞形等方法劃分單詞。中文文本中不使用空格分詞，根據(jù)中文語言習慣，詞語為最小語言單位，可獨立使用?；诖朔N背景，分析文本時需要專門分詞處理中文文本，例如：使用Python開源“jieba”中的中文分詞處理模塊處理文本，股票論壇帖子文本、年度業(yè)績說明會以及企業(yè)財務報告均可使用該類工具處理，完成分詞。在針對中文文本進行分詞處理時，其中實施難度較高的部分是識別新詞、歧義詞與控制切分顆粒度。在處理歧義詞時，需要科學選擇分詞方法，采用“jieba”針對文本進行分詞處理時，選擇分詞模式是否科學直接影響分詞精準度。分詞處理新詞時，需要用戶在相應模塊中自行添加新詞，完善自定義詞典，從而使分詞軟件識別新詞[7]。語義信息被識別的關(guān)鍵依據(jù)是詞性等語法特征，詞語切分后標記詞語詞性操作被稱為詞性標注。詞性標注操作可幫助計算機進行詞語種類識別，避免詞語歧義，對語法結(jié)構(gòu)進行有效識別，從而促進計算機順利進行語義分析。詞性標注時，中英文操作方法不同，詞性劃分英文單詞要求比較嚴謹，利用詞尾變化反映詞性變化。在英文詞匯中，許多固定詞尾可提示詳細詞性信息。在處理中文詞語中，并無明確詞性指示，詞性識別依據(jù)主要為語法、語義等。簡言之，英文詞性識別標記注重形式，漢語詞性標記以語義為主。在處理文本信息時，需要將文本信息中停用詞去除，從而保證文本挖掘信息具有較高精度。所謂停用詞，即自身詞義表達有限，然而對于句子語法結(jié)構(gòu)完整性而言非常重要的詞語。停用詞導致文本數(shù)據(jù)具有更繁瑣維度，導致分析文本的成本較高。英文中動詞、連詞、冠詞均為常見停用詞。中文處理方法比較復雜，必須結(jié)合語言習慣分析停用詞，不僅需要處理特殊符號、標點符號，還需要處理連詞、俚語。除此之外，應根據(jù)具體研究內(nèi)容確定停用詞。在進行文本情緒研究時，特定標點符號、語氣詞等會影響文本表達的情感信息，對于此類信息需要予以保留，從而保證文本情感程度得到準確分析。

1.3文檔表示環(huán)節(jié)

文本數(shù)據(jù)為高維度數(shù)據(jù)，具有稀疏特點，使用計算機處理文本數(shù)據(jù)時難度較高，預處理實施后，必須通過特定方式表示文檔信息，通過此種處理降低后續(xù)計算機分析和人工研究難度。詞云、詞嵌入、詞袋模型、主題模型均為核心表示方法[8]。詞語技術(shù)具有可視化特點，是文本大數(shù)據(jù)技術(shù)之一。所謂本文可視化，即使用視覺符號顯示復雜內(nèi)容，展示文本規(guī)律。根據(jù)生物特性，人們習慣于通過視覺獲取文本信息，實現(xiàn)文本可視化可提高信息提取效率。使用詞云技術(shù)可有效描述文本中詞匯使用頻率，采用醒目形式顯示高頻詞匯。詞袋模型的構(gòu)建基礎(chǔ)是無嚴格語序要求的文字詞組存在[9]，以此種假設為前提，文本相當于眾多詞語集合，采用向量化方法表達文本，在此過程中只計算各個詞語出現(xiàn)頻率。在詞袋模型中含有兩種構(gòu)建方法：（1）獨熱表示法；（2）詞頻-逆文檔頻率法。前者的應用優(yōu)勢是可行性較高，操作難度較低。例如：現(xiàn)有如下兩個文檔：（1）文檔一：“經(jīng)濟學中文本大數(shù)據(jù)使用”；（2）文檔二：“金融學中文本大數(shù)據(jù)使用”。以文檔一、文檔二為基礎(chǔ)建設詞表，根據(jù)詞序?qū)嵤┰~袋化處理，確定詞袋向量。對于出現(xiàn)的詞，以“1”表示，未出現(xiàn)的詞以“0”表示。但是在實際操作中，不同詞語在文檔中出現(xiàn)頻率存在差異，通常文本中高頻詞數(shù)量較少，許多詞匯使用頻率較低。為體現(xiàn)文檔中不同詞語的作用，對單詞詞語賦予權(quán)重。TF-IDF是計算文檔中特定詞語權(quán)重的有效方法。含有詞語i文檔數(shù)描述為dfi，集合中文檔總量描述為N，逆文檔頻率描述為idfi，第j個文件中詞語i頻率描述為tfi,j，第j個文檔內(nèi)詞語數(shù)量描述為aj，第i個文檔內(nèi)詞語i權(quán)重描述為tf-idfi,j，則公式應表示為[10]其中的前提條件是不低于1，0定義為其他情況。較之獨熱表示法，TF-IDF方法的特點是對每個單詞賦予不同權(quán)重。在賦予其權(quán)重的基本方法時文本中該詞匯出現(xiàn)頻率越高，其重要性越高，與此同時語料庫中該詞匯出現(xiàn)頻率越高，則其重要性相應降低。詞嵌入處理中，主要是在低緯度連續(xù)向量空間嵌入指定高維空間，該高維空間維數(shù)包括全部詞數(shù)量。在金融學領(lǐng)域中進行文本研究時，詞嵌入技術(shù)通常采用Word2vec技術(shù)，該技術(shù)中主要使用CBOW技術(shù)與Skip-Gram神經(jīng)網(wǎng)絡模型，針對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，促使其有效捕獲詞語中包含的上下文信息，對詞語進行向量化映射，得到的向量語義信息更加豐富，信息密度更大，信息維度更低。主題模型中應用頻率較高的是LDA模型，應用此種模型進行文本分析屬于無監(jiān)督機器學習法，通過此種方法才能夠大量集中語料中提取主題信息。在應用該方法時，將生成文檔的過程分為兩步，首先假定各文檔具有對應主題，從這些主題中抽取一個主題，然后假定文檔具有對應詞匯，對比之前抽取的主題，從詞語中選取一個與主題對應的詞語。完成上述迭代后，將其與文檔中各詞語擬合，從而獲得各文檔主題、主題中詞語分布情況。LDA模型主要優(yōu)勢是，與手動編碼相比，該模型性能更完善，可有效分類大規(guī)模文檔。該模型做出的文本主題分類支持復制，準確性較高，而采用人工手段分類文本時較易受到主觀性影響。此外，使用此種模型時，無需人工分類進行關(guān)鍵詞、規(guī)則設定。LDA模型的缺點是在主題預設個數(shù)時，受到研究者主觀因素影響，選擇主題個數(shù)的數(shù)量受此影響顯著，因此生成主題過程與歸類文本主題時較易受到相關(guān)影響。

1.4抽取文本特征的方法

文本特征是指文本可讀性、相似性、文本情緒以及語義關(guān)聯(lián)性。其中文本可讀性即讀者在閱讀文本時是否可較容易地理解文本信息。在編輯文本時應保證文本具有較高可讀性，保證投資者通過閱讀文本可有效理解文本信息，即確保文本對投資者投資行為產(chǎn)生積極影響。有研究者在文本分析中使用迷霧指數(shù)，該類研究認為，迷霧指數(shù)與年報可讀性呈負相關(guān)。年報文本字數(shù)、電子文檔規(guī)格也是影響年報可讀性的重要因素。在使用迷霧指數(shù)評價文本可讀性時，常見的問題是，隨機排序句子中詞語將導致文本難以理解，然而正常文本和經(jīng)過隨機排序處理的文本在分析計算時，顯示相同迷霧指數(shù)。不僅如此，在進行商業(yè)文本測量時采用迷霧指數(shù)作為依據(jù)具有顯著缺陷，例如，當對企業(yè)披露信息進行可讀性分析時，難以有效劃分年報可讀性與該企業(yè)實際復雜性?；诖朔N背景，在針對年報文本可讀性進行評價時，需要結(jié)合企業(yè)業(yè)務復雜性等影響，提出非文本因素[11]。在提取文本情緒時，通常采用有監(jiān)督機器學習法與詞典法進行提取操作。詞典法即在文本情緒、語氣語調(diào)研究中使用情緒詞典輔助分析。詞典確定后，該類研究即支持復制。不僅如此，建設詞典時還需要融合大量金融學專業(yè)知識，從而使詞典與金融文本分析需求一致。使用現(xiàn)有多種類詞典、文獻等分析媒體報道情緒，針對財務報告進行語氣語調(diào)分析，以及進行電話會議等進行語氣語調(diào)分析等。中文大數(shù)據(jù)分析時，通常是以英文詞典、詞庫等為模板，構(gòu)建中文情緒詞典。使用該類詞典輔助分析股票成交量、收益率，評估股市崩盤風險高低。在詞典法應用中需要結(jié)合加權(quán)法進行文本情緒分析[12]。有監(jiān)督機器學習法包括支持向量機、樸素貝葉斯等方法。采用此類方法時，重點環(huán)節(jié)在于對分類效果進行檢驗和評價。交叉驗證法是常見檢驗方法。有監(jiān)督機器學習法的缺點是必須人工編碼設置訓練集，工作量較大，并且人工編碼較易受到主觀因素影響，分類效果魯棒性較差，并且研究難以復制。其優(yōu)點是分類精確度較好。

2.文本大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析主要是進行財務報告等公司披露文本信息、搜索指數(shù)、社交網(wǎng)絡文本以及財經(jīng)媒體報道等進行分析。通過文本挖掘從海量文本中抽取核心特征，分析其可行性、相似性、語義特征、語氣語調(diào)等，然后分析股票市場行為與文本特征等相關(guān)性。分析披露文本信息時，主要是利用文本信息對企業(yè)財務、經(jīng)營、管理層長效經(jīng)營信息等進行研究。在進行此類研究時，重點是分析文本可讀性、相似性，以及分析語氣語調(diào)。披露文本可讀性較高時，有利于投資者有效獲取公司信息，影響投資行為。迷霧指數(shù)理論認為，財務報告具有較高可讀性的企業(yè)通常具有更長久的利潤。此外，有研究者提出，財務報告可讀性直接影響盈余預測離散性和可靠性。財務報告可讀性較低時，公司為減輕此種消極影響，可采取自愿披露措施緩解消極影響。管理者通過控制財務報告可讀性可對投資者行為做出影響[13]。在針對企業(yè)發(fā)展情況和股票市場發(fā)展趨勢進行分析時，披露文本語氣語調(diào)具有重要參考價值。相關(guān)研究認為，MD＆A語氣內(nèi)含有增量信息，該類信息為企業(yè)長效經(jīng)營能力進行預測，同時可根據(jù)該類信息分析企業(yè)破產(chǎn)風險。管理者情緒狀態(tài)可表現(xiàn)在電話會議語氣中，此種語氣分散情況與經(jīng)營決策具有相關(guān)性，同時語氣對投資者感知、分析師評價產(chǎn)生影響。分析財經(jīng)媒體報道時，主要關(guān)注媒體情緒，分析媒體報道著眼點，針對經(jīng)濟政策進行分析，了解其不確定性，此外還需要研究媒體報道偏向信息、假新聞等。進行社交網(wǎng)絡文本研究時，主要是分析策略性信息披露情況與文本情緒。搜索指數(shù)研究方面，主要通過搜索指數(shù)了解投資者關(guān)注度。

3結(jié)語

綜上所述，在金融學領(lǐng)域中針對文本進行大數(shù)據(jù)挖掘時，主要分析流程是獲取語料、預處理文本、文檔表示以及抽取文檔特征。在分析文本大數(shù)據(jù)時，可通過分析上市公司披露文本信息、研究財經(jīng)報道、分析社交網(wǎng)絡文本和搜索指數(shù)等，評價文本的可讀性、相似性，分析語義語氣，了解文本情緒，獲取有價值的文本信息。

作者:胡丹 單位:鄭州升達經(jīng)貿(mào)管理學院