1．绪论

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

在全球经济快速变化的背景下，经济金融政策成为各国政府应对复杂经济环境的重要工具。随着信息技术和数据处理能力的提升，政策文本分析逐渐成为经济金融研究的重要方法。传统的定性分析方法虽然能够深入理解政策内容，但往往依赖研究者的主观判断，难以应对海量数据。而定量化的文本分析技术，特别是基于主题模型的分析方法，为政策研究提供了新的思路。

LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型作为一种无监督的主题模型，能够从大量的文本数据中自动提取潜在主题结构，揭示文本中隐藏的语义信息。因此，在经济金融领域，LDA模型被广泛应用于政策分析中，帮助研究者从大规模的政策文件中提炼出核心主题，进而分析政策的演变和优先关注点。

通过LDA模型，研究者可以系统化地识别和量化政策文本中的主要关注领域，如货币政策、财政政策、金融监管等。这种方法不仅提高了政策分析的效率，还为揭示政策制定逻辑和经济金融动态提供了重要的支持工具。因此，基于LDA的经济金融政策文本分析已成为该领域研究的前沿课题，具有重要的理论和实践意义。

1.2.2研究意义

基于LDA的经济金融政策文本研究具有重要的理论与实践意义。首先，从理论角度来看，LDA模型能够自动提取政策文本中的潜在主题，为传统的定性政策分析提供了定量化的工具。这种方法突破了单纯依赖专家判断的局限性，能够从大规模的政策文本中揭示出隐藏的结构性信息，丰富了经济金融政策研究的分析维度和深度。此外，通过揭示政策主题的变化趋势，研究者可以更系统地理解政策制定者在不同经济背景下的决策逻辑与战略调整，从而为经济学理论发展提供新的视角。

从实践角度而言，本研究为政策制定者和经济金融研究者提供了有力的分析工具。通过LDA模型的应用，政策制定者可以更准确地掌握政策执行效果和公众关注热点，进而优化政策调整与实施策略。同时，研究者能够利用这一方法对政策文本进行追踪分析，揭示政策演变的历史轨迹，预测未来政策走向。这对提高政策制定的科学性、增强政策实施的精准性具有直接的现实意义。此外，LDA分析方法的推广应用，能够为经济金融领域的其他文本研究提供参考，推动整个领域的研究方法创新与进步。

1.2主要研究内容与技术路线

1.3.1研究内容

基于LDA经济金融政策文本分析的主要研究方法如下：

（1）文本预处理：对政策和经济金融文本进行清洗和分词处理，去除无关字符和标点符号，利用 jieba 库进行中文分词操作。

（2）主题分析：运用 LDA 主题模型对评论内容进行主题分析，挖掘文本中的主题信息，帮助理解文本的关键话题。

（3）可视化展示：利用 Matplotlib 进行可视化展示，绘制文本分析结果图表和主题分布图，直观呈现文本和主题分析结果。

（4）词云展示：利用 jieba 分词工具提取文本中关键词，制作词云展示，以直观方式展示文本的关键词信息。 

1.3.2技术路线

本次研究拟采用pycharm开发平台，选择python作为编程语言，技术路线如下：利用 jieba 库进行文本预处理，包括分词、去除停用词等操作。采用 LDA 主题模型进行主题分析，挖掘政策、经济和金融文本中的主题信息。利用 Matplotlib 进行数据可视化，绘制分析结果和主题分布图表。结合 jieba 分词工具，制作文本关键词词云，直观展示关键词信息。

2.基本原理

2.1文本处理技术

文本分析是一个复杂的领域，其中文本处理技术可以用来分析文本信息。在Python中，可以使用自然语言处理（NLP）库来进行文本处理和主题分析。

文本处理技术原理：

文本处理技术主要包括文本预处理、特征提取与表示、关键词分析等步骤。首先是文本预处理，包括去除停用词、词干提取、标点符号去除等。接着是特征提取与表示，使用词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等方法将文本转换成特征向量。

词袋模型（Bag of Words）：

词袋模型基于文本中词语出现的频率来表示文本。在词袋模型中，文本被看作是一个由词语组成的集合，并且词语的顺序不重要。首先，构建一个文本词汇表，然后对每个文档进行词频统计，最终得到一个文档-词频的矩阵。假设有N个文档和M个词汇，则第i个文档中第j个词汇的词频可以表示为矩阵中的元素X[i, j]。词袋模型可用于文本分类、情感分析等任务。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：

TF-IDF是一种用于评估单词在文档集合或语料库中重要程度的统计方法。它由两部分组成：词频（TF）和逆文档频率（IDF）。TF表示某个词在文档 ** 现的频率，而IDF表示包含这个词的文档频率的倒数的对数值。具体来说，给定一个单词w和一个文档d，其TF-IDF值可以表示为：

其中TF(w, d)表示单词w在文档d中的出现频率，而IDF(w)表示包含单词w的文档频率的倒数的对数值。TF-IDF能够帮助我们在对整个语料库进行建模时，找出对区分不同文档最具有代表性的单词。

3.文本数据处理及LDA主题分析

3.1数据准备

本次研究以Factiva-20240826-1908.pdf文件中78篇文档为例，通过提取PDF文档信息存储为Excel，方便后续分析。数据结果如图3.1所示。

3.2数据预处理

3.2.1 文本清洗

在文本预处理阶段，通过使用drop_duplicates函数对原始数据进行去重操作。在代码中，根据内容这一列进行去重，并将去重后的结果重新赋值给新的DataFrame。这样可以确保每条内容的唯一性，避免出现重复的数据。

接下来，进行正则清洗的步骤。正则清洗主要是针对内容，去除除了中英文字符和数字以外的其他字符。具体实现通过使用正则表达式的方式，调用re.sub函数进行替换。在代码中，使用正则表达式[^\u4e00-\u9fa5^a-z^A-Z^0-9^,.，。！：]|，将博文全文中除了中英文字符、数字和部分标点符号（逗号、句号、感叹号、冒号）以外的字符都替换为空格，从而实现清洗效果，最后得到如图3.2的清洗结果。

3.2.2 文本分词和停用词处理

图3.5  文本分词和停用词处理主要流程

使用 jieba 库对文本内容进行分词处理。将不为空的内容列取出，并转换为列表。对每一行文本进行分词操作，使用 jieba.lcut() 方法将文本分词为单词列表。将分词后的结果添加到 content_S 列表中。从文本文件 "停用词.txt" 中加载停用词列表。用于去除文本内容中的停用词。遍历文本内容列表，逐个词判断是否在停用词列表中，如果不在则保留，否则跳过。将去除停用词后的文本内容存储到 contents_clean 列表中，并将所有词存储到 all_words 列表中。将去除停用词后的文本内容存储到 DataFrame df_content 中，并保存为 Excel 文件 去除停用词后内容.xlsx。

3.2.3 词频统计

使用jieba库对每条内容进行分词处理，得到分词后的结果。遍历分词结果列表，对每个词语进行词频统计，将词语及其出现次数添加到词频统计结果中。对词频统计结果进行排序，按照词频降序排列。筛选出与该主题相关的词语。将词频统计结果进行可视化展示，可以使用柱状图、词云图等方式进行展示。分析词频统计结果，根据高频词语来了解内容的关键关注点和问题。

通过词频分析，可以了解内容的关注度和热度，找出内容被用最多的关键词，从而揭示出内容的主要关注点和议题。运行结果如下图3.7所示。

图3.7  经济类词频结果

根据词频分析结果，研究表明在经济领域的讨论中，交通运输，尤其是铁路和班列，以及相关的发展和增长成为了高频词汇。这反映了在当前经济政策中，基础设施建设、尤其是中欧班列和铁路网的扩展，成为了政策的主要关注点。此外，国际合作和物流也频繁出现，说明中国在推动“一带一路”倡议以及加强国际贸易联运方面的努力。其他高频词如企业、市场、产业等，进一步强调了政策对经济发展的重视，特别是在全球化和现代化物流体系建设中的作用。总体来看，研究结果表明当前经济政策聚焦于交通运输基础设施、国际贸易与物流发展，并在这些领域采取积极的推进和合作措施，以促进经济的持续增长与创新。

图3.8  政治类词频结果

政治类词频分析显示，当前政策重点主要围绕发展、供应链、和企业展开。这表明政策制定者高度关注经济发展，特别是在供应链和产业链的建设与优化上投入大量资源。此外，创新、金融、和合作等词频较高，突出了政策对科技创新和金融支持的重视，以及推动国际合作的努力。农村和农业的频繁出现，说明政策在推动乡村振兴和农业现代化方面也有明确的目标。总体来看，政策强调通过合作、创新、和金融服务来加快经济增长和产业升级，并致力于绿色发展和高质量建设，以实现持续和稳定的社会经济进步。

3.3LDA主题模型设计

3.3.1 数据预处理与特征提取

第一步：对文本数据进行分词处理，并加载停用词表，去除停用词，得到干净的文本内容。

第二步：创建词袋模型，将文本转化为词袋形式，为LDA模型准备输入数据。

第三步：使用TF-IDF模型对词袋进行加权，得到加权后的词袋，用于训练LDA主题模型。

3.3.2 LDA主题建模

第一步：训练LDA主题模型，通过Gensim库中的LdaModel进行训练，设置主题数等参数。

第二步：计算困惑度和一致性评分，根据主题数的范围迭代训练LDA模型，计算困惑度和一致性评分，选择最佳主题数。

第三步：计算单词的先验分布，获取每个单词在不同主题下的分布概率。。

3.3.3 模型训练

第一步：使用PyLDAvis进行LDA主题模型的可视化，生成交互式HTML文件，展示主题之间的关联性和单词分布。

第二步：绘制困惑度和一致性曲线，通过曲线观察不同主题数下的模型性能表现，选择最优的主题数。

第三步：输出每个主题下的关键词，帮助理解每个主题所代表的内容和主题之间的区别。

图3.9 经济类一致性和困惑度曲线

图3.10 经济类LDA模型关键词

图3.11 经济类LDA模型可视化

LDA主题分析结果显示，经济领域的讨论主要集中在铁路运输、中欧班列、和一带一路相关的联运和多式联运。国内涉及的主要地区包括深圳、广东、和重庆，而国外则涉及哈萨克斯坦等“一带一路”沿线国家。制造业和物流行业是讨论的核心，尤其是与铁路和班列相关的物流运输。关注的重点词汇包括发展、国际合作、产业、市场、和增长，反映出政策对基础设施建设、国际联运和企业发展的重视，尤其是在推动经济增长和国际贸易便利化方面的努力。

图3.12 政治类一致性和困惑度曲线

图3.13 政治类LDA模型关键词

图3.14 政治类LDA模型可视化

LDA主题分析结果显示，政治领域的讨论集中在中日韩三国合作、供应链管理、和中欧班列等议题上。国内涉及的主要地区包括沈阳、成都、和成渝地区，而国外则聚焦在中日韩合作以及一带一路沿线国家。涉及的行业主要包括制造业、物流、和农业，特别是与供应链、中欧班列及农村振兴相关的内容。关注的重点词汇包括合作、发展、创新、金融、和建设，表明政策重视国际合作、经济增长、以及乡村振兴，并通过供应链管理和金融支持来推动这些领域的进展。

3.4情感分析

3.3.1 情感分析思路

使用snownlp库对文本内容进行情感分类，最后用matplotlib生成情感分析饼图显示情感分析占比。

3.3.2 情感分析实现

情感分析是一种通过自然语言处理技术来识别文本中的情感倾向的方法。在给定的代码中，首先使用 SnowNLP 库对微博内容进行情感分析，将情感分数划分为积极、中性和消极三种情感类别。然后，通过对各类别的文本数量进行统计，生成了情感分析占比的可视化图表。通过遍历文本内容并使用 SnowNLP 库进行情感分析，将分数划分为不同的情感类别，并将结果存储在新的列表中。随后，利用 Pandas 的 groupby 方法对情感分析结果进行分组统计，得到各情感类别下文本数量的统计结果。最后，利用 Matplotlib 库绘制了饼图，展示了不同情感类别在某个类别新闻内容中的占比情况。

通过这一系列操作，实现了对政治、经济等类型的内容进行情感分析并可视化呈现不同情感类别的占比情况，为进一步分析不同类型的情感倾向提供了重要参考。这样的分析和可视化有助于了解对政治或者经济类型报道的情感态度。情感分析结果如下图所示：

图3.15 经济类情感分析可视化

图3.16政治类情感分析可视化

经济类情感分析结果，经济文本的分析显示出明显的积极情感倾向。49个文本内容被分类为积极情感，而只有13个文本内容被归类为消极情感。这样的结果表明，在所研究的经济报道中，积极的情感占据了主导地位，反映了研究对象对当前经济形势或政策的信心。这种积极情绪的占优有助于形成更为乐观的市场预期和更高的经济活力，有助于相关决策的制定。

政治类情感分析结果显示，研究文本中以积极情感为主导。在所分析的文本中，共有15个内容被归类为积极情感。这一结果表明，在涉及政治的讨论和研究中，积极的情绪占据了显著地位，反映出对当前政治环境或政策的认可与支持。这种积极情绪的表现有助于增强社会稳定性和公众信心，同时也为政策的推广和落实提供有利的舆论环境。

5.结论

5.1结论

基于LDA模型的经济金融政策文本研究与分析，结合前面的词频分析与主题分析，可以得出以下结论：

经济发展和供应链管理是当前政策的核心关注点。高频词如“发展”、“供应链”、“企业”、“创新”、“金融”等表明，政策制定者高度重视通过优化供应链和推动企业创新来促进经济增长。这在主题分析中得到了进一步证实，特别是在与制造业和物流相关的政策内容中，突出强调了供应链的韧性和产业链的完善，以应对全球市场变化和国际竞争。

国际合作尤其是与“一带一路”相关的合作，显然是政策的另一个重点。频繁出现的“中欧班列”、“一带一路”、“中日韩合作”等关键词反映了政策对加强国际物流通道建设和拓展海外市场的重视。成都、成渝地区和深圳等国内重要经济区的提及，表明这些地区在国家经济战略中的重要地位，尤其是在推动中欧班列和跨境联运方面发挥着关键作用。

农业和乡村振兴也是政策关注的重要领域。词频分析中的“农村”、“农业”、“乡村振兴”等词语，以及主题分析中关于金融支持和监管的内容，显示了政策在推动农村经济发展和农业现代化方面的努力。

当前的经济金融政策重在通过供应链优化、国际合作、创新驱动和金融支持来促进经济的高质量发展，并在此过程中关注农村振兴和国际市场的拓展，以实现持续稳定的社会经济进步。。