企业人工智能-年报73个词频、文本统计（1999-2023年）
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| 来源：巨潮资讯网、上市公司年报
参考《管理世界》中姚加权（2024）的做法，团队根据上市年报文本内容，对73个人工智能的相关词频进行统计，并计算上市公司-人工智能水平，包括精确词汇、扩展词汇两种方式
在前文，马克团队利用上市公司年报文本全文数据，对“人工智能”73个相关词频进行了统计，衡量上市公司人工智能水平，本次团队继续更新数据至2023年
相关数据：人工智能企业数据库，上市公司年报原文数据，数字化转型词频数据，MD&A数字化词频数据
数据名称：企业人工智能-年报73个词频、文本统计
数据范围：A股上市公司
数据年份：1999-2023年
样本数量：63052条，84个变量
年报来源：巨潮资讯网
数据整理：马克数据网
数据说明：内含人工智能73个词频、精确和扩展词汇两种方式
更新时间：2024年7月
二、整理说明➤从巨潮资讯网下载1999-2023年上市公司年报
➤将原始报告文本整理为面板数据
➤统计年报全文的文本长度
➤统计全文中，中英文部分的文本长度
➤构建人工智能术语词典，将词汇扩充到python的jieba库
➤去除停顿词，统计精确词汇、扩展词汇数目
➤计算两种方式下的人工智能水平
| 股票代码 | 股票简称 | 年份 |
| 行业名称 | 行业代码 | 人工智能水平_精确词汇 |
| 人工智能水平_扩展词汇 | 人工智能词频和_精确词汇 | 人工智能词频和_扩展词汇 |
| 人工智能 | 计算机视觉 | 图像识别 |
| 知识图谱 | 智能教育 | 增强现实 |
| 智能政务 | 特征提取 | 商业智能 |
| 智能养老 | 支持向量机（SVM） | 知识表示 |
| 模式识别 | 物联网 | 人机对话 |
| AI产品 | 人机交互 | 数据挖掘 |
| 智慧银行 | 智能客服 | 虚拟现实 |
| 自动驾驶 | 无人驾驶 | 智慧金融 |
| 大数据营销 | 长短期记忆（LSTM） | 智能芯片 |
| 边缘计算 | 云计算 | 深度神经网络 |
| AI芯片 | 深度学习 | 特征识别 |
| 智能保险 | 智能零售 | 智能医疗 |
| 智能运输 | 智能家居 | 循环神经网络 |
| 大数据风控 | 机器人流程自动化 | 可穿戴产品 |
| 大数据平台 | 增强智能 | 大数据运营 |
| 机器翻译 | 神经网络 | 语音合成 |
| 人机协同 | 智能农业 | 智能音箱 |
| 卷积神经网络 | 问答系统 | 强化学习 |
| 大数据分析 | 自然语言处理 | 大数据管理 |
| 智能计算 | 语音交互 | 机器学习 |
| 生物识别 | 语音识别 | 智能监管 |
| 智能投顾 | 智能语音 | 声纹识别 |
| 人脸识别 | 智能体 | 大数据处理 |
| 分布式计算 | 智能传感器 | 智能搜索 |
| 智能环保 |
企业数目
数据概览-excel明细
数据概览-stata统计
注：该数据为马克社区高级会员-附赠数据
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有偿求，452936042
精确词汇和扩展词汇的计算方法具体是什么？有何区别
精确词汇是精准的词语，没有额外的词汇；而扩展词汇需要建立一个语料库，是一定条件下的模糊匹配、包括语料库的同义词
请问结果做出来，大约用了多久
数个小时跑完程序
您好关于这个数据有一些问题，精确词汇和拓展词汇是指与文献中词典匹配方式（类似精确匹配与模糊匹配）不一样是吗，这种做法是马克数据网原创吗，还有就是最后得到的数据是根据文献的做法加一取对数了吗
精确词汇与文献中词典匹配方式是一样的，拓展词汇是团队原创的，与原文不一样。最后得到的数据包括词频和，也包括词频和+1的对数
可以具体说说这个扩展词汇匹配的语料库是如何构建的吗？
扩展词汇需要建立一个语料库，是一定条件下的模糊匹配、包括语料库的同义词匹配
请问这个人工智能水平的计算方法是什么
人工智能水平 = ln(人工智能词频和+1)
请问数据里的全文-文本总长度、仅中英文-文本总长度，是用词汇数度量的吗？中英文文本是什么意思呀
全文-文本总长度指的是，年报全文文本的总字数。仅中英文-文本总长度，指的是只统计了中英文部分，不包括数字、标点等特殊字符
请问拓展词汇只是多了需要建立一个语料库，是一定条件下的模糊匹配、包括语料库的同义词这一步吗
是的。扩展词汇只是多了这一步
这数据只到了2022年，为啥写到2023
数据年份范围是1999-2023年，如果是到2022年，请先确认下载的是否这份数据
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macrodatas@163.com
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