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文檔簡介
1、在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展、迅速普及的信息爆炸時(shí)代,搜索引擎的出現(xiàn)給人們的生活帶來了巨大的便利。但是,現(xiàn)有搜索引擎大部分依賴于關(guān)鍵字檢索技術(shù),由于互聯(lián)網(wǎng)上充斥了大量資源和各種各樣用戶,通過關(guān)鍵字搜索出來的數(shù)據(jù)有很大一部分不能有效滿足用戶的需要。信息提取技術(shù)是一種能夠獲取特定事件或者事件與事件之間關(guān)系的技術(shù),是一個(gè)從無結(jié)構(gòu)的自由文本或其他信息資源中抽取出結(jié)構(gòu)化,無二義性信息的過程。信息提取技術(shù)不僅僅能過濾掉對用戶沒有用的信息,而且還能生成用戶感興趣
2、的特定信息,這使其成為企業(yè)價(jià)值評估的重要工具。企業(yè)價(jià)值評估是收集、分析以及應(yīng)用金融信息來評估企業(yè)的價(jià)值,評估的結(jié)果可以作為衡量企業(yè)上市以及兼并重組等的重要依據(jù)。關(guān)于企業(yè)價(jià)值評估的信息和事件來源于財(cái)務(wù)報(bào)表、報(bào)表附注以及金融新聞,而這三大數(shù)據(jù)源都是以HTML和PDF的格式分布互聯(lián)網(wǎng)各處。所以,要想快速準(zhǔn)確提取評估相關(guān)的金融數(shù)據(jù),改變過去通過手工收集數(shù)據(jù)的方法,研究出一套智能提取的方法是非常有必要的。
本文在主體結(jié)構(gòu)上分為四個(gè)部分,
3、第一部分闡述了智能信息提取的理論和方法,包括中文分詞、詞性標(biāo)注、關(guān)鍵字提取以及行列表格數(shù)據(jù)提取等方面的理論。第二部分根據(jù)財(cái)務(wù)報(bào)表、報(bào)表附注以及金融新聞等不同的數(shù)據(jù)源,分類提出了獲得企業(yè)價(jià)值評估所需數(shù)據(jù)的智能提取方法,對每一類具體的方法進(jìn)行了詳細(xì)的分析。第三部分設(shè)計(jì)開發(fā)了基于企業(yè)價(jià)值評估的金融數(shù)據(jù)智能提取的原型系統(tǒng),主要包括輸入輸出模塊、詞分析的模塊以及信息提取模塊等三大功能模塊,把具體的智能提取方法和數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型應(yīng)用到其中,并且通過財(cái)
4、務(wù)報(bào)表、報(bào)表附注以及金融新聞的數(shù)據(jù)測試實(shí)驗(yàn),檢驗(yàn)了提取方法的可行性,并對測試結(jié)果進(jìn)行了評價(jià)和分析。第四部分通過介紹基于企業(yè)價(jià)值評估的金融數(shù)據(jù)智能提取方法的應(yīng)用,把智能提取方法和原型系統(tǒng)應(yīng)用到企業(yè)并購重組,股票投資以及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估等經(jīng)營管理活動(dòng)當(dāng)中,大大節(jié)省人力成本,提取決策效率。
本文的特點(diǎn)在于,應(yīng)用自然語言處理技術(shù),根據(jù)不同的金融數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源,提出不同的智能提取方法,然后結(jié)合企業(yè)價(jià)值評估數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型,自動(dòng)的從這些數(shù)據(jù)源提取
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