上市公司自愿性信息披露质量实证研究

本文在对已有研究文献总结基础上,借鉴伯特森(Botosan,1997)和格雷(Chau-Gray,2002)的研究,衡量了中国上市公司自愿性信息披露的质量,并分析了影响上市公司自愿性信息披露质量的因素。结果表明。上市公司自愿性信息披露质量不高,披露质量差距较大。公司行业特性、地区差异、盈利水平、是否发行H股、公司规模、财务杠杆以及是否为四大审计机构等变量都对上市公司的自愿性信息披露质量有显著影响,其中,公司规模与自愿性信息披露质量的显著性最强,盈利水平、独立董事比例、股权集中度与自愿性信息披露质量之间的关系不明显。     

智能文本搜索新技术

面对当今互联网上海量的信息,以及搜索信息准确、高效、个性化等需求,提出了一套包括信息检索、信息抽取和信息过滤在内的智能文本搜索新技术.首先举荐了与信息检索新技术相关的企业检索、实体检索、博客检索、相关反馈子任务.然后介绍了与信息抽取技术相关的实体关联和实体填充子任务,以及与信息过滤技术相关的垃圾邮件过滤子任务.这些关键技术融合在一起,在多个著名的国际评测中得到应用,如美国主办的文本检索会议评测和文本分析会议评测,并且在互联网舆情、短信舆情和校园网对象搜索引擎等实际系统中得到了检验.     

文本情感分析方法研究综述

文本情感是信息挖掘的一个新兴领域,近年受到管理学等相关领域的广泛关注。目前,文本情感分析使用的方法主要有情感词典方法和机器学习方法。由于文本情感分析的结果对优化政府、企业以及消费者决策具有重大意义,以文本情感分析的方法为视角,对情感词典的方法、有监督的机器学习方法和弱监督的深度学习方法以及其他方法的相关文献进行了梳理并做出评述。此外,指出虽然文本情感分析领域的学者基于情感词典和有监督的机器学习方法已提出许多情感分析模型,但准确率和效率普遍不高,进一步的研究重点应在于使用深度学习的方法处理文本情感,并提出未来的研究方向。     

文本可视化研究综述

随着海量文本的涌现,信息超载和数据过剩等问题促使了文本可视化技术的出现.文本可视化技术综合了文本分析、数据挖掘、数据可视化、计算机图形学、人机交互、认知科学等学科的理论和方法,为人们提供了一种理解复杂文本的内容、结构和内在规律等信息的有效手段.文中首先阐述了文本可视化的概念和重要性,然后按照不同可视化对象类型综述了文本可视化的研究现状,并介绍了典型的文本可视化方法与方案;最后,对文本可视化的未来研究方向进行了展望.     

藏文文本分类技术研究综述

该文介绍了藏文文本分类技术的研究与进展.首先对现阶段常用的文本表示以及文本特征选择方法进行了分析和比较,接着回顾了藏文在机器学习方面的分类算法特点,深入讨论了不同算法应用在藏文文本分类技术上的研究情况,最后指出了当前藏文文本分类所面临的问题和挑战,并对未来的研究提出了建议.     

WEB文本情感倾向性分析研究综述

主要针对文本情感倾向性分析近年来的研究进行总结。首先介绍主客观文本分析的内容,接着从词语级、短语级、句子级、篇章级,介绍了文本情感倾向分析近些年的一些技术和研究,对其各自的优缺点进行概括。最后对文本情感倾向性分析进行总结,提出对未来研究的想法。     

WEB文本情感倾向性分析研究综述

主要针对文本情感倾向性分析近年来的研究进行总结。首先介绍主客观文本分析的内容,接着从词语级、短语级、句子级、篇章级,介绍了文本情感倾向分析近些年的一些技术和研究,对其各自的优缺点进行概括。最后对文本情感倾向性分析进行总结,提出对未来研究的想法。     

中文文本情感分析研究综述

对中文文本情感分析的研究进行了综述。将情感分类划分为信息抽取和情感识别两类任务,并分别介绍了各自的研究进展;总结了情感分析的应用现状,最后提出了存在的问题及不足。     

企业会计信息披露问题研究

近年来上市公司会计丑闻不断,我国上市公司会计信息披露制度在存在诸多问题.在某些方面不能满足投资者的需求、没有得到有效的执行、提供虚假的会计信息等.此类会计信息的披露要么对投资者起了误导作用.我国存在的“基金黑幕”、“市场泡沫”等问题,是我国上市公司会计信息披露制度缺乏有效性的具体表现.然而,要解决这些问题,必须明确上市公司会计信息披露存在的问题.本文拟通过对该问题的分析,对我国上市公司会计信息披露中存在的问题做深入研究并提出解决建议.     

应用代理系统在信息披露中的应用

提出了一种用开源软件对Web网站进行应用保护的方式,并通过研究,提出了修改程序的思路和方法,使得该程序可以更好地为应用系统服务,同时也使得代理程序不会成为应用程序和客户端之间额外的负担。     

基于文本挖掘的上市公司财务风险预警研究

上市公司年报中的描述性文本信息是上市公司信息披露的重要组成部分,通过对上市公司信息披露文本的挖掘与分析可以提高对其财务风险的预测能力.基于BERT(bidirectional encoder representations from transformer)模型与自编码器(autoencoder,AE),提出了BERT...     

文本分类技术研究进展

介绍文本分类的研究背景、关键技术;总结经典文本分类方法;讨论目前新涌现的分本分类模型及面临的问题,并对文本分类趋势进行展望。     

基于机器学习的配电网监控信息智能分析规则库构建方法

为构建一种具有实时性的配电网监控信息智能分析规则库,提出了基于机器学习的配电网监控信息智能分析规则库构建方法。将规则库中全部配电网监控规则头排序并设成主链,将规则导进链表里生成规则集,保证各个监控信息数据包都存在一个分析规则。使用基于机器学习的配电网故障数据分类方法,识别配电网监控信息中的故障数据,并提取故障数据频繁项集。使用基于MapReduce的并行关联规则增量更新算法,更新分析规则库中的信息智能分析规则,保证分析规则库中的信息智能分析规则具有实时性。实验结果表明,所提方法的识别结果准确度、检出率均值都大于0.97,假阳性率都是0.01,可以及时识别出配电网监控系统实时检测故障信息,保证信息智能分析规则更新具有实时性。     

生物医学文本挖掘技术的研究与进展

生物医学研究是二十一世纪最受关注的研究领域之一,该领域发表了巨量的研究论文,已经达到年平均60万篇以上。如何在规模巨大的研究文献中有效地获取相关知识,是该领域研究者所面临的挑战。作为生物信息学分支之一的生物医学文本挖掘技术就是一项高效自动地获取相关知识的新探索,近年来取得了较大进展。这篇综述介绍了生物医学文本挖掘的主要研究方法和成果,即基于机器学习方法的生物医学命名实体识别、缩写词和同义词的识别、命名实体关系抽取,以及相关资源建设、相关评测会议和学术会议等。此外还简要介绍了国内研究现状,最后对该领域近期发展作了展望。     

基于深度学习的短文本情感倾向分析综述

短文本情感倾向分析是自然语言处理领域的关键研究问题之一.情感倾向分析是用于检测语言所蕴含主观倾向语义的一系列方法、技术和工具,是对文本深层语义理解的关键.短文本数据的随意性、高歧义性以及简短性使得传统基于特征工程和机器学习分类技术的情感倾向分析任务性能有限.随着深度学习技术在自然语言处理中的广泛应用,基于深度学习的短文...     

多类别文本分类方法比较研究

文本分类特别是多类别文本分类问题是非常重要的经典问题,在舆情监测、新闻推荐、在线评论情感分析等领域有着广泛的应用.目前,可用于多类别文本分类的算法很多,但每个算法都有其特定的假设和优缺点.为了帮助使用者或研究者更好地选择和改进分类方法,设计了多类别文本分类方法比较方案,综合考虑了文本特征表示方法和分类算法两个维度,对3...     

一种基于紧密度的半监督文本分类方法

自动的文本分类已经成为一个重要的研究课题。在实际的应用情况下,很多训练语料都只有一个数目有限的正例集合,同时语料中的正例和未标注文档在数量上的分布通常也是不均衡的。因此这种文本分类任务有着不同于传统的文本分类任务的特点,传统的文本分类器如果直接应用到这类问题上,也难以取得令人满意的效果。因此,本文提出了一种基于紧密度衡量的方法来解决这一类问题。由于没有标注出来的负例文档,所以,本文先提取出一些可信的负例,然后再根据紧密度衡量对提取出的负例集合进行扩展,进而得到包含正负例的训练集合,从而提高分类器的性能。该方法不需要借助特别的外部知识库来对特征提取,因此能够比较好的应用到各个不同的分类环境中。在TREC’05(国际文本检索会议)的基因项目的文本分类任务语料上的实验表明,该算法在解决半监督文本分类问题中取得了优异的成绩。     

事件信息结构分析

该文通过考察事件词在文本篇章结构中的分布方式,指出突发事件新闻报道文本中包含主线信息链和副线信息链。主线信息链中包含了文本的事件信息,是事件信息提取重点考虑的文本内容部分;副线信息链则由文本结构中的“评价”、“背景”以及“情节”部分的细节信息等组成,是事件信息提取时可以忽略的文本内容部分。事件信息的结构可以进一步分解为前核心事件链、核心事件链、次生事件链和后次生事件链。该文通过定义事件词,以其为触发,探索了事件信息结构的识别与获取,并借助《知网》(HowNet)提高了事件词对信息刻画的有效性和区分度。     

文本情感分析方法研究综述

文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要分支,广泛应用于舆情分析和内容推荐等方面,是近年来的研究热点.根据使用的不同方法,将其划分为基于情感词典的情感分析方法、基于传统机器学习的情感分析方法、基于深度学习的情感分析方法.通过对这三种方法进行对比,分析其研究成果,并对不同方法的优缺点进行归纳总结,介绍相关数据集和评价指标...