2001-2022年上市公司人工智能应用水平测算数据采用Skip-gram模型分析年报与专利文本资料

简介：
本研究通过运用Skip-gram模型对2001至2022年间中国上市公司的年度报告及专利文档进行深度挖掘和量化分析，旨在评估该时期内企业界人工智能技术应用的发展水平及其变化趋势。 01｜测算方法 第一步：参考陈和斯里尼瓦桑（2020）提供的中文翻译版的人工智能相关词语、平安证券发布的《科创板系列——AI 产业链全景图》、中商产业研究院编制的《2019 年中国人工智能行业市场前景研究报告》以及深圳前瞻产业研究院发布的《2019 年人工智能行业现状与发展趋势报告》，选取52个词语作为种子词（Seed Words）。 第二步：参考李等（2021），使用 Word2vec 技术，采用 Skip-gram 模型，将年报和专利文本材料中的词语作为语料进行训练。 第三步：根据种子词与输出词语之间的余弦相似度，针对每个种子词筛选出 10个与该种子词语义程度最相近的词语。然后剔除重复词语、不相关的人工智能词汇以及词频过低的词汇，最终获得73个词语作为本段落的人工智能词典。 信息来源：姚加权,张锟澎,郭李鹏等.人工智能如何提升企业生产效率？——基于劳动