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年报全文总词数
上市公司年报全文经jieba分词并去除标点后的词语总数。数据版本v202607。
SVIP 精选 上市公司 1999-2025 72,268条
环境规制词频TF-IDF最大值
参考陈诗一（2018）构建的环境规制关键词词典（共15个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，基于全语料TF-IDF模型计算词典内各关键词TF-IDF值的最大值。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
环境规制词频TF-IDF均值
参考陈诗一（2018）构建的环境规制关键词词典（共15个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，基于全语料TF-IDF模型计算词典内各关键词TF-IDF值的均值。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
环境规制词频和占总词数比例
参考陈诗一（2018）构建的环境规制关键词词典（共15个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，统计词典内关键词出现的总次数并除以该文本的总词数。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
环境规制词频和加1取对数
参考陈诗一（2018）构建的环境规制关键词词典（共15个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，统计词典内关键词出现的总次数，加1后取自然对数。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
环境规制词频和
参考陈诗一（2018）构建的环境规制关键词词典（共15个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，统计词典内关键词出现的总次数。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
数据要素词频TF-IDF最大值
参考戴魁早（2024）构建的数据要素关键词词典（共56个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，基于全语料TF-IDF模型计算词典内各关键词TF-IDF值的最大值。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
数据要素词频TF-IDF均值
参考戴魁早（2024）构建的数据要素关键词词典（共56个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，基于全语料TF-IDF模型计算词典内各关键词TF-IDF值的均值。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
数据要素词频和占总词数比例
参考戴魁早（2024）构建的数据要素关键词词典（共56个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，统计词典内关键词出现的总次数并除以该文本的总词数。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
数据要素词频和加1取对数
参考戴魁早（2024）构建的数据要素关键词词典（共56个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，统计词典内关键词出现的总次数，加1后取自然对数。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
数据要素词频和
参考戴魁早（2024）构建的数据要素关键词词典（共56个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，统计词典内关键词出现的总次数。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
数据资产化词频TF-IDF最大值
参考何瑛（2024）构建的数据资产化关键词词典（共221个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，基于全语料TF-IDF模型计算词典内各关键词TF-IDF值的最大值。数据版本v202607。
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数据资产化词频TF-IDF均值
参考何瑛（2024）构建的数据资产化关键词词典（共221个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，基于全语料TF-IDF模型计算词典内各关键词TF-IDF值的均值。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
数据资产化词频和占总词数比例
参考何瑛（2024）构建的数据资产化关键词词典（共221个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，统计词典内关键词出现的总次数并除以该文本的总词数。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
数据资产化词频和加1取对数
参考何瑛（2024）构建的数据资产化关键词词典（共221个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，统计词典内关键词出现的总次数，加1后取自然对数。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
数据资产化词频和
参考何瑛（2024）构建的数据资产化关键词词典（共221个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，统计词典内关键词出现的总次数。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
数字化转型词频TF-IDF最大值C
参考甄红线（2023）构建的数字化转型关键词词典（共138个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，基于全语料TF-IDF模型计算词典内各关键词TF-IDF值的最大值。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
数字化转型词频TF-IDF均值C
参考甄红线（2023）构建的数字化转型关键词词典（共138个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，基于全语料TF-IDF模型计算词典内各关键词TF-IDF值的均值。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
数字化转型词频和C占总词数比例
参考甄红线（2023）构建的数字化转型关键词词典（共138个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，统计词典内关键词出现的总次数并除以该文本的总词数。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条
数字化转型词频和C加1取对数
参考甄红线（2023）构建的数字化转型关键词词典（共138个关键词），对区县政府工作报告进行jieba分词后，统计词典内关键词出现的总次数，加1后取自然对数。数据版本v202607。
SVIP 精选 区县 1991-2026 35,129条