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基于多模态机器学习的舞弊审计研究 版权信息
- ISBN:9787522328300
- 条形码:9787522328300 ; 978-7-5223-2830-0
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
基于多模态机器学习的舞弊审计研究 内容简介
基于主要应用场景的企业多模态信息融合研究正逐步成为审计领域研究的潜在方向,在公司财务舞弊丑闻层出不穷的背景下,采用多模态机器学习探究舞弊审计,聚焦公司的主责主业,有助于推动审计高质量发展。本书从情感分析、距离分析、难度分析、语义分析的角度解读公司财务舞弊时年报文本信息披露形式特征与主题内容的系统性变化。基于多模态机器学习年报文本信息,并结合公司财务定量信息,重构财务舞弊侦测模型,建立全新的财务舞弊风险指数。本书尝试充分挖掘年报文本信息的价值,可以丰富信息披露的相关研究,为审计师侦测舞弊提供直接参考依据。
基于多模态机器学习的舞弊审计研究 目录
基于多模态机器学习的舞弊审计研究 作者简介
谭建华(1991—),男,湖北恩施人,南京审计大学政府审计学院副教授,会计学博士,硕士生导师。研究方向为智能会计(审计)、环境会计(审计)、宏观经济与微观主体行为互动等。主持国家自然科学基金项目1项、教育部人文社科一般项目1项。以第一作者或通讯作者在《会计研究》《中国软科学》《中南财经政法大学学报》、Pacific-Basin Finance Jour-nal、Economic Modelling、Corporate Social Responsibility and Environmen-tal Management等CSSCI、SSCI期刊发表学术论文30余篇。
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