公司披露是公司管理层向公众（如外部投资者、市场分析师等）公开信息的重要途径，对于资本市场的有效运行至关重要(Healy and Palepu 2001)。公司披露信息有多种渠道，主要的有：强制性信息披露（如公司年报、季报、招股说明书等），自愿性信息披露（如管理层的盈利预测、电话会议、新闻发布等），以及各种信息中介（如金融分析师、行业专家、财经媒体等）。在各种来源的公司披露中，除了少量的数值信息（如表格中的财务变量），其他绝大部分都是非结构化的文本信息（如公司年报中的风险披露、管理层对财务状况和公司运营的前瞻性预测等）。 近年来，随着计算社会科学的兴起(Lazer et al. 2009)以及大量文本数据的开放，计算文本分析方法在社会科学的各个领域越来越受到重视，这使得这些领域中原先难以进行的大样本文本数据分析成为了可能。如Grimmer and Stewart (2013)等一批学者就呼吁：基于自然语言处理、信息检索、数据挖掘和机器学习等技术的自动文本分析方法，应当被社会科学研究者接受，并作为定量社会科学研究的一类研究方法。本数据案例聚焦会计和金融领域的公司披露文本分析，以美国上市公司年报为例，介绍和展示计算文本分析的主要流程。
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