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SINOPSE Apresentamos e aplicamos métodos de transferência de aprendizado de máquina para analisar divulgações contábeis. Usamos os exemplos do novo modelo de linguagem BERT e análise de sentimentos das divulgações de lucros trimestrais para demonstrar os conceitos-chave de transferência de aprendizado: (1) pré-treinamento em "Big Data" genérico, (2) ajuste fino em pequenos conjuntos de dados contábeis e (3) uso de um modelo de linguagem que captura o contexto em vez de palavras isoladas. No geral, mostramos que essa nova abordagem é fácil de implementar, utiliza recursos computacionais amplamente disponíveis e de baixo custo, e apresenta desempenho superior em relação às ferramentas existentes de análise textual na contabilidade. Concluímos com sugestões para oportunidades de aplicar transferência de aprendizado para abordar questões importantes de pesquisa contábil. Disponibilidade de Dados: Os dados estão disponíveis nas fontes públicas citadas no texto. Classificações JEL: G31; G32; M21; M41.
Siano et al. (Ter,) estudaram esta questão.