我不确定这个问题在这里是否完全合适，如果不合适，请删除。

我是经济学研究生。对于一个调查社会保险问题的项目，我可以访问大量涉及资格评估的行政案例报告（> 200k）。这些报告可能与个人管理信息相关联。我想从这些报告中提取可用于定量分析的信息，理想情况下不仅仅是使用grep/awk等进行简单的关键字/正则表达式搜索。

自然语言处理对此有多大用处？还有哪些有用的文本挖掘方法？据我了解，这是一个很大的领域，很可能某些报告必须进行转换才能用作语料库。是否值得花一些时间来熟悉文献和方法？它会有所帮助吗？以前有过类似的事情吗？就回报而言是否值得，即我可以使用 NLP 提取潜在有用的信息以进行经济学实证研究吗？

可能有资金聘请某人阅读和准备一些报告。这是一个更大的项目，有可能申请更多的资金。如果有必要，我可以提供有关该主题的更多详细信息。一种潜在的并发症是语言是德语，而不是英语。

关于资格，我主要接受计量经济学培训，并且在Hastie 等人的水平上对计算统计有一些了解。书。我知道 Python、R、Stata，并且可能很快就会熟悉 Matlab。鉴于库，我认为 Python 是首选的工具。如果这是相关的，则根本没有定性方法的培训，但我知道我可以联系到一些人。

我很高兴对此提出任何意见，即如果这可能有用，如果有用，从哪里开始阅读以及特别关注哪些工具。