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审计知识图谱的自动化构建——基于实体关系抽取的方法改进
被引量:
1
1
作者
徐超
刘子硕
+1 位作者
周立云
黄佳佳
《财会月刊》
北大核心
2025年第10期34-39,共6页
本文聚焦于非结构化审计文本的智能分析,通过优化OneRel模型架构,创新性引入审计语义特征处理机制,形成审计实体关系抽取(Audit-OneRel)模型,突破了传统实体关系识别技术瓶颈。实验采用DuIE通用数据集与面向审计领域的指令评测数据集进...
本文聚焦于非结构化审计文本的智能分析,通过优化OneRel模型架构,创新性引入审计语义特征处理机制,形成审计实体关系抽取(Audit-OneRel)模型,突破了传统实体关系识别技术瓶颈。实验采用DuIE通用数据集与面向审计领域的指令评测数据集进行双重验证,发现改进模型对复杂文本的三元组提取能力显著增强。研究表明,改进模型通过结构化特征增强与审计领域的语义适配性,能有效提升审计知识图谱的构建质量,为风险预警与决策分析提供可靠数据支撑。基于上市公司财务数据的案例实证表明,该模型在审计线索发现与异常关联识别方面具有实践优势,为推进审计智能化转型提供了创新路径。
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关键词
审计知识图谱
实体关系抽取
onerel
改进模型
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题名
审计知识图谱的自动化构建——基于实体关系抽取的方法改进
被引量:
1
1
作者
徐超
刘子硕
周立云
黄佳佳
机构
南京审计大学计算机学院
中国石油化工集团
出处
《财会月刊》
北大核心
2025年第10期34-39,共6页
基金
国家自然科学基金:项目(项目编号:71972102,62472227)
江苏省高校自然科学研究项目(项目编号:24KJA520005)。
文摘
本文聚焦于非结构化审计文本的智能分析,通过优化OneRel模型架构,创新性引入审计语义特征处理机制,形成审计实体关系抽取(Audit-OneRel)模型,突破了传统实体关系识别技术瓶颈。实验采用DuIE通用数据集与面向审计领域的指令评测数据集进行双重验证,发现改进模型对复杂文本的三元组提取能力显著增强。研究表明,改进模型通过结构化特征增强与审计领域的语义适配性,能有效提升审计知识图谱的构建质量,为风险预警与决策分析提供可靠数据支撑。基于上市公司财务数据的案例实证表明,该模型在审计线索发现与异常关联识别方面具有实践优势,为推进审计智能化转型提供了创新路径。
关键词
审计知识图谱
实体关系抽取
onerel
改进模型
分类号
F239 [经济管理—会计学]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
审计知识图谱的自动化构建——基于实体关系抽取的方法改进
徐超
刘子硕
周立云
黄佳佳
《财会月刊》
北大核心
2025
1
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