Python爬虫与jieba分词分析上市公司年报关键词

资源摘要信息:"该资源为一份关于使用Python进行爬虫操作并结合jieba分词库进行文本分析的资料。其内容涵盖了如何对上市公司的年报进行关键词提取、频数统计和数据构建。通过对年报或其他文档（如减值报告）的分析，可以获取上市公司相关指标（例如数字化转型程度）的定量化数据。 文档的主要优势包括： 1. 通用性：可以将分析对象从年报扩展到任何其他类型的文档，为构建各种相关指标提供可能。 2. 灵活性：通过修改custom_dictionary.txt文件中的关键词，用户可以轻松更换检索关键词（如从人工智能改为深度学习），从而适应不同的分析需求。 3. 准确性：在关键词检索时采用了负向否定的方式排除噪音，例如通过设置不包含“摘要”等词汇，以减少数据错误和重复。 4. 兼容性：程序后台运行，不会干扰用户执行其他工作。 5. 可定制性：用户可以根据需要通过设定start_page和end_page来指定读取pdf文件的页码范围，从而精准提取关键词。 本资料适合需要进行文本分析、数据提取和金融分析的专业人士使用，并适用于金融商贸、软件开发、数据分析等领域。 文件中包含了两个文件： 说明.txt：提供了详细的文档使用说明和代码解释，帮助用户更好地理解和应用该资源。 10100.zip：包含了脚本代码和帮助文档，是实际操作所需的核心文件。 注意：在使用该资源前，用户应确保已安装了Python环境和jieba分词库，同时可能还需要安装其他相关的Python库，如pdfminer.six等用于解析pdf文件的库。" 知识点详细说明： 1. Python爬虫技术：Python是目前非常流行的编程语言之一，尤其在数据分析和网络爬虫领域应用广泛。爬虫是一种自动获取网页内容的程序，Python通过第三方库如requests和BeautifulSoup提供了强大的网页内容抓取能力。 2. jieba中文分词库：jieba是一个专门用于中文文本处理的Python库，它支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。在文本分析中，jieba可以帮助用户快速将中文文本切割为词序列，为后续的文本分析提供便利。 3. 文本分析：文本分析指的是利用计算机技术对文本数据进行分析，以提取有用信息或发现数据的模式。常见的文本分析方法包括关键词提取、情感分析、主题模型等。 4. 关键词提取：在文本分析中，关键词提取是指从文本中找出核心词汇或短语，这些词汇通常能较好地表达文本的主题内容。本资料利用Python和jieba库进行关键词的提取和频数统计。 5. 指标构建：利用提取的关键词频数数据构建定量指标，如本资料中提到的上市公司数字化转型程度。这是一种将定性数据通过定量方法转化为可度量指标的技术。 6. 负向否定排除噪音：这是在关键词提取过程中使用的一种技术，旨在排除对分析结果可能产生干扰的词汇或短语。例如，在分析上市公司年报时，排除“摘要”一词可以降低因重复信息带来的分析误差。 7. 后台运行程序：指程序在操作系统后台运行，不影响用户在前台进行其他操作。这对于长时间运行或对实时性要求不高的任务非常有用。 8. PDF文件解析：由于年报等文档常以PDF格式存在，因此需要借助特定的库（如pdfminer.six）来解析PDF文件内容，以实现文本提取和分析。 以上知识点涵盖了本资料的核心内容，并详细解释了相关术语和概念，为理解和应用该资料提供了必要的理论基础。