基于领域本体的网络财务报告文本信息抽取研究
企业财务报告中存在大量蕴含着许多重要财务信息的非结构化文本信息.这类信息难以被计算机识别、分析和处理,也难以通过数据库技术进行管理.本文结合本体相关理论和自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术,从词语属性描述、词语关系组织和相关知识链接3个维度构建财务报告领域本体,利用NLP工具对中文财务报告中的文本信息进行处理,将非结构化文本信息转化为结构化信息并使用XBRL表示,在一定程度上实现了文本信息的数据库存储与计算机分析处理.
可扩展商业报告语言、领域本体、财务报告
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目71171097, 71671048;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目15JNLH005;广东省自然科学基金资助项目2015A030310506
2017-07-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
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