1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的飞速发展以及互联网的普及应用，全球数据量呈现爆炸式增长，大数据时代已经到来。
上市公司公告作为资本市场信息披露的重要途径，蕴藏着丰富的投资者情绪、公司经营状况、行业发展趋势等信息。
然而，海量的公告文本给投资者和监管机构获取有效信息带来了巨大的挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，文本挖掘和关键词提取技术在各个领域得到了广泛应用，尤其是在金融领域，对上市公司公告文本的研究也日益增多。
1. 国内研究现状
国内学者在上市公司公告文本关键词提取方面取得了一定的研究成果，主要集中在以下几个方面：
1.基于统计的关键词提取方法：-利用词频、TF-IDF等统计指标进行关键词提取，例如，李晓东等[1]利用TF-IDF算法提取了上市公司公告文本中的关键词，并分析了其与股价波动之间的关系。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.上市公司公告文本特征分析-分析上市公司公告文本的数据特点、语言特点和结构特点，为后续的关键词挖掘工作奠定基础。
2.大数据技术概述-介绍大数据的定义、特征以及常用的处理技术和分析方法，为后续研究提供技术支持。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析和定性分析相结合的研究方法，以大数据技术和关键词挖掘技术为基础，对上市公司公告文本进行深入分析和应用研究。
具体研究步骤如下：
1.数据收集和预处理：从公开渠道获取上市公司公告文本数据，并对其进行清洗、分词、去停用词等预处理操作，构建结构化的文本数据集。
2.关键词挖掘模型构建：选择合适的关键词挖掘算法，例如TF-IDF、TextRank、LDA等，并根据实际需求对算法进行改进和优化，构建适用于上市公司公告文本的关键词挖掘模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.方法创新：将大数据技术和关键词挖掘技术相结合，构建适用于海量上市公司公告文本的关键词挖掘模型，提高关键词提取的效率和精度。
2.应用创新：探索基于关键词的应用场景，例如，投资者情绪分析、公司风险预警、行业发展趋势预测等，挖掘关键词的应用价值，为投资者、监管机构等提供决策支持。
3.系统创新：设计和实现一个基于大数据的上市公司公告文本关键词挖掘系统，为用户提供便捷的关键词查询和分析服务，促进研究成果的转化和应用。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李军,王永恒,刘明辉. 基于机器学习的文本情感分类方法综述[J]. 计算机应用研究,2020,37(09):2870-2877,2885.
2.刘知远,孙茂松,李军. 知识表示学习研究进展[J]. 计算机研究与发展,2016,53(02):247-261.
3.邱月,王晓龙,林森. 基于深度学习的文本表示研究[J]. 软件学报,2016,27(08):1886-1908.
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