来源：期刊VIP网 时间：
作者：蒋平;
单位：上海商学院工商管理学院;
摘要：目前，AI大模型的广泛使用推动了各行业的发展和创新。本文采用FinBert模型对上市公司年报管理层讨论与分析（MD&A）部分进行情绪分析，评估大模型在财务文本摘要中的情绪保真度。研究选取A股上市公司上海贝岭（600171）近十年的年度财报，利用文心一言、通义千问、Kimi、DeepSeek四种国产大模型生成摘要，并采用FinBert分析摘要前后的情绪变化。通过正负情绪占比（P/N比值）衡量摘要对文本情绪的影响，通过统计方法检验对应情绪偏移。结果表明，Kimi在情绪保持方面最佳，DeepSeek次之，二者有一定正面情绪放大趋势，而文心一言与通义千问的情绪偏移较大。研究发现，大模型在提升财报可读性的同时引入情绪偏移，因此应根据需求选择合适的摘要策略，平衡信息完整性与情绪稳定性。未来可探索自适应微调方法，以提升大模型在财务文本分析中的适用性。
关键词：FinBert;;大模型;;年报;;情绪分析
