26年WP信息管理与信息系统上市公司年报文本信息抽取与风险研究4.51-AI25.39全日(25183字).docx

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IWHKJ 大学本科毕业论文摘要随着 A 股市场信息披露制度不断完善，上市公司年报非结构化文本体量持续增加，其中包括很多和财务数据无关的风险增量信息。但传统人工阅读年报效率低、门槛高，专业量化模型对中小投资者不友好，而现有研究主要关注复杂深度学习模型，缺少可落地、易操作的风险识别方案。本文尝试构建适配 A 股年报披露规范的本土化风险识别模式，以减少资本市场信息不对称的情况。本文运用正则规则匹配和本土化风险词典结合的方法，选择比亚迪、万科 A、恒瑞医药、广田集团这 4 家处于不同行业且风险等级各异的 A 股上市公司为样本，以其 2024 ...

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