上市公司人工智能-MD&A报告73个词频、文本统计（2001-2023年）
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| 来源：上市公司MD&A报告
注：数据已更新至2024年，最新版详见：https://www.macrodatas.cn/article/1147473482
在前文，马克团队利用上市公司年报全文，对人工智能的相关词频进行了统计。在本期附赠数据中，进一步对MD&A文本进行统计
参考《管理世界》中姚加权（2024）的做法，团队根据上市年报MD&A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
MD&A文本筛选：2014年及以前主要在“董事会报告”中筛选，2015年主要在“管理层讨论与分析”中筛选，2016年及往后主要从“经营情况讨论与分析”中筛选，2021-2023年主要在“管理层讨论与分析”中提取
相关数据：企业人工智能词频数据，MD&A数字化词频数据，人工智能企业数据库，企业数据资产化数据
数据名称：上市公司人工智能-MD&A报告73个词频、文本统计
数据范围：A股上市公司
数据年份：2001-2023年
样本数量：60099条，83个变量
数据来源：上市公司“管理层讨论与分析”文本
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12月
二、整理说明➤爬取2001-2023年上市公司年报
➤将MD&A报告文本整理为面板数据
➤统计MD&A报告文本的文本长度
➤统计MD&A文本中，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
上市公司人工智能词频统计明细-excel版
上市公司人工智能词频统计明细-stata版
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永久会员可以下载这个数据吗
这个人工智能水平的计算方法是什么，是人工智能词频除于总词频还是怎么样，没有具体说明。
长期会员可在底部自取数据。人工智能水平=ln(人工智能词频和+1)
永久会员超过本月申领次数，如何领取该数据？
限领数据的次数在每月1日会自动刷新的
请问剔除了信息传输、软件和信息技术服务业以及科学研究和技术服务行业吗？
没有剔除任何行业。里面包括行业名称和行业代码，可以自行剔除
精确词频和扩展词频的区别在哪，有没有文献借鉴
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，是团队原创，没有借鉴其他文献
这份数据有没有计算过程呢
本文帖子中有数据的整理说明介绍
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