基于语料库的年报的体裁分析的任务书.docx

基于语料库的年报的体裁分析的任务书
任务书：
1.任务背景
随着互联网技术的发展与普及，越来越多的企业开始利用在线平台展示其业务优势、营收情况及其它关键信息。其中之一即是制定时长为一年的年度报告，以便于向投资者、客户和合作伙伴传达有关企业财务状况、情况和成长趋势。年报是一个非常重要的商务文件，其详细说明了公司的业务发展状况，同时向公众提供了对该公司销售、利润、债务和其他财务因素的洞见。因此，对于投资者、证券分析师和业内人士来说，年度报告是评估公司是否值得投资的重要依据。
最近几年来，利用机器学习和自然语言处理的技术对文本进行分析，成为了一个相对热门的研究领域。这些技术可应用于多个领域，包括金融、营销、社会媒体以及公共管理等等。在财务分析这个领域中，自然语言处理技术已经广泛应用于审计、会计和财务管理等任务中。它可以帮助审计师更快地审查年度报告，并提高识别风险的能力。而对于证券分析师和投资者而言，使用自然语言处理技术分析年度报告有助于揭示市场的动态、了解市场趋势、具体行业的内外因素分析等内容，从而更好地判断是否应该投资或卖出相应企业的股份。
本次任务的研究对象为年度财务报告，通过分析语料库获取年报文本的特征和语言形式，研究年度报告的体裁及与财务审核等内容之间的关系，旨在探究自然语言处理技术在年度报告中的应用。
2.任务目标
本次任务的目标是：
-分析年度财务报告的文本特征和语言形式；
-研究年度报告的体裁及与财务审核等内容之间的关系；
-探究自然语言处理技术在年度报告中的应用。
3.任务内容
任务将包括以下内容：
3.1数据收集
从公开网站中选择一些具有代表性的年度财务报告，收集其文本数据，并进行预处理。
3.2文本特征提取
借助自然语言处理技术，提取年度报告的文本特征，包括但不限于语言风格、句型、词汇用量及使用频率等等。
3.3是否体裁分析
基于语料库对年度报告的语言形式、文本特征提取及批注进行分类分析，分析其体裁的构成规律、识别类型和其特征。
3.4财务审核分析
将年度报告与审计报告进行对比，分析其它有关财务税务的信息如减税、公司税收规划等。
3.5自然语言处理的应用
通过自然语言处理技术，结合机器学习算法建立语料库，以使得机器能够对于各类年报进行分类分析，探究自然语言处理技术在年度报告中的应用。
4.任务成果
任务的最终成果应具备以下方面：
4.1报告
对年度财务报告的体裁分析进行详细研究，系统介绍了年度财务报告所具有的文本特征和语言形式，并探究其与有关财务审核的分析方法。
4.2语料库
建立年报语料库，存储整理收集的年度报告，并进行可视化展示。
4.3模型
开发一种以自然语言处理技术为基础的机器学习模型，使其能够完成年度报告文本比对、体裁分类和财务描述等工作。
4.4细节部分
2018年、2019年、2020年的一些知名公司的年度报告实例、数据、文本等。同时，报告应该包含开发技术和工具的详细信息，以及评估技术和算法的性能。