如果您近年来持续关注《管理世界》、《经济研究》、《会计研究》等经管社科顶刊，一定会发现一个显著的趋势：​​基于文本分析的实证研究正从“前沿”走向“主流”​​。

文本分析从“边缘方法”跃升为顶刊及核心期刊的“刚需工具”，背后不是风口，而是必然：政策文本、财报、社交媒体、专利、ESG 报告等非结构化数据，已占可引用信息的 80% 以上。

不会系统抓取、清洗、建模、解释文本，就等于把 4/5 的“证据”拱手让人。顶刊近年录用关键词里，LDA、BERT、情感分析、Word2Vec、主题建模、文本回归、机器学习等出现频次五年翻了 11 倍——趋势已不可逆，掌握文本分析不是“加分项”，而是“生存线”。

掌握文本分析，已不再是锦上添花的技巧，而是产出高质量、有深度、符合学术前沿要求的实证研究的​​必然要求​​。

然而，面对从PDF文档到可用的分析变量这条路径，许多研究者常感力不从心：Python编程门槛高、方法原理理解不透、顶刊中的复杂指标不知如何复现……结果往往是，宝贵的想法搁浅在数据处理的阶段。

​​

现在，一个难得的机遇就在眼前——这正是我们推出

《经管类学术研究中的文本分析方法》靶向顶刊&代码零门槛实战课程的初衷。

​​​​这门课程，正是为您系统攻克上述难题、将“必然趋势”转化为“个人实力”而量身打造的金钥匙。​​

我们深知，您的最终目标是发表高水平的论文。

因此，本课程的设计完全围绕这一核心目标展开：

• 直击顶刊实战：​​ 课程精选了7篇2021-2025年发表在《管理世界》、《经济研究》等顶级期刊的范文，​​我们将直接拆解这些论文中的文本分析变量是如何构建的​​。您学到的不是孤立的技术，而是从“想法”到“变量”再到“论文”的完整逻辑链。
• “方法+工具+写作”三合一：​​ 我们不仅教您文本分词、词向量、主题模型、LLM应用等核心方法，更教会您如何用AI+Python工具高效实现它们，并深入讲解这些变量在经济学、管理学理论中的内涵，让您的研究​​既有技术硬度，也有理论深度​​。
• 压缩学习曲线，直指科研产出：​​ 我们承诺用12小时的系统学习，带您走完过去需要半年摸索的路径。课程结束后，您将有能力将文本信息转化为具有学术解释力的变量，为您下一篇核心或顶刊论文注入强劲的竞争力。
  

培训时间：2025年12月13-14日(两天)

培训方式：腾讯会议远程直播，提供录播回放

授课安排：9:00-12:00；14:00-17:00；答疑

报名即赠：Python先导课：“零基础入门Python数据分析：从环境搭建到Pandas实战”（18小时+，单价1300元）

授课嘉宾：

麦斯老师，金融数学博士，某知名高校商学院副教授，主要从事金融数学，金融数据分析等领域的研究，发表SCI，EI，CSSCI核心期刊论文多篇。在具体行业方面，先后担任过咨询公司、互联网金融机构、数据管理公司的高级数据分析顾问，先后参与过客户估值、反欺诈识别、舆情分析等数据分析项目，有着丰富的行业经验。
同时具有丰富的教学讲解经验，课程生动形象，风格通俗易懂，深受学员的喜爱。

​​对于有志于在经管社科领域深耕的您来说，学习这门课对发文的帮助是直接且巨大的，​​

它意味着您将：

1. 拓宽研究选题：​​ 打开文本数据这座“富矿”，发现传统财务数据之外的全新研究问题。

2. 提升方法竞争力：​​ 掌握前沿的研究方法，让您的论文在评审中脱颖而出。

3. 加速科研进程：​​ 摆脱数据处理的技术束缚，将宝贵的时间和精力聚焦于理论分析与论文写作。

课程大纲：

第一讲：经管类学术研究中的文本分析（2h）

1. 文本分析基本思路

2. 文本分析文献的大致分类

3. 文本分析的主要方法

4. 经管报告文本的批量处理

第二讲：文本分析基础（2h）

1. 文本分词

2. 停用词使用

3. 词频计算

4. TFIDF计算

5. 学术研究中的词频是如何计算的？

参考文献：

① 胡楠,薛付婧,王昊楠.管理者短视主义影响企业长期投资吗？——基于文本分析和机器学习[J].管理世界,2021,37(05):139-156+11+19-21.

第三讲：词向量分析（2h）

1. 词向量原理

2. 词向量的实现

3. 近义词发现

4. 学术研究中的扩展词是怎么做的？

参考文献：

② 危雁麟,张俊瑞,汪方军,程茂勇.数据资产信息披露与分析师盈余预测关系研究——基于文本分析的经验证据[J].管理工程学报,2022,36(05):130-141.

③ 朱康,唐勇.数据要素利用与企业金融资产配置——基于机器学习和文本分析的证据[J].会计研究,2025,(06):121-133.

第四讲：文本相关分析（2h）

1. 文本相关分析常用方法

2. 余弦与软余弦相似性

3. 软余弦相似性度量方法

4. MD&A信息量如何度量？问与答的一致性如何度量？

参考文献：

④ 郑晓瑜,刘俊晗.信号还是噪声?——基于上市公司年报文本变动的研究[J].投资研究,2022,41(04):70-90.

⑤卞世博,陈曜,管之凡,等.高质量的互动可以提高股票价格信息效率吗——基于“上证e互动”的研究[J].会计研究,2023,(04):102-117.

第五讲：文本主题模型（2h）

1. 主题模型的基本思路

2. 主题模型在学术中应用

3. 主题模型的实现

参考文献：

⑥ 俞红海,范思妤,吴良钰,马质斌.科创板注册制下的审核问询与IPO信息披露——基于LDA主题模型的文本分析[J].管理科学学报,2022,25(08):45-62.

第六讲：大语言模型在识别与分类中的应用 （2h）

1. 大语言模型原理

2. 大语言模型的API调用

3. 大语言模型在识别与分类中的应用

参考文献：

⑦ 陆瑶,施函青,周欣怡.中国企业数字技术风险暴露对企业价值的影响——来自大语言模型的文本分析证据[J].经济研究,2025,60(02):73-89.

报名咨询：

尹老师

电话：13321178792

QQ：42884447

WeChat：JGxueshu