An Algorithmic Framework for Systematic Literature Reviews: A Case Study for Financial Narratives

创建于 2026-01-08T11:24:38.459063+08:00 更新于 2026-01-08T11:53:44.080609+08:00

摘要

本文提出一个结合Transformer句向量、降维与聚类的可复制算法化系统文献综述框架，并将其应用于金融叙事研究领域，识别出研究从情感/主题统计向基于深度学习与图结构的叙事建模演进的趋势；算法化筛选将初始288篇文献精炼至16篇核心研究以进行深入分析，证明该框架在提高选择一致性与可复现性方面的有效性 [page::0][page::13]

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