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长期以来，年报财务信息分析一直是财务会计领域研究的主流。但是，上市公司投入大量的时间和资源来编制和发布年度报告，年报中的文本信息对理解财务数据、公司决策和公司行为至关重要。随着计算机语言和机器学习技术发展，文本信息的量化问题迎刃而解。自2010年以来，发表在国际期刊上的年报文本信息研究文献数量显著增长。同时，近五年来发表在国内CSSCI期刊上的相关文献数量也快速增加。
为进一步推动年报文本信息研究的进展，有必要对现有国内外年报文本信息研究文献进行系统的回顾与梳理，包括相关的理论分析、主要的文本信息特征测量方法，以及相关实证研究。这有助于总结和发现已有研究的经验或不足，也为本书后续章节的研究和明确未来研究方向提供了基础。