词嵌入金融文本：用向量空间把公告语义变成可计算因子
情感词典（利好词 +1、利空词 −1）有个致命短板：它只认得你手工列进去的词。市场天天造新词——『超预期』你收录了，明天出现『扩产』『中标』你没收录，词典对它们视而不见，直接算 0。词嵌入用 skip-gram 从公告语料里学出每个词的向量，语义相近的词自动挨在一起，于是词典外的新词也能被『情绪轴』投影出方向。合成实验：4000 条公告、三类语义（利好/利空/中性），纯 numpy 负采样 skip-gram 训练后同类词余弦 0.981 vs 异类 0.896；构造情绪因子做 IC 检验——在含词典内词的公告上嵌入因子 IC 0.607 与词典计数 0.574 基本打平，但在『全是词典外新词』的留出集上，词典计数 IC 直接归零（0.000），嵌入因子仍有 0.602。附向量可视化、维度敏感性与五类真实陷阱（中阶）。