面向经济责任审计的知识问答技术研究

发布时间：2020-04-12 23:17

【摘要】：经济责任审计是对党政主要领导干部和国有控股企业领导人员在任职期间相关经济活动进行的审计,经济责任审计对腐败治理起着重要作用。随着国家逐步开展轮审和同步审计,被审计人员对经济责任审计相关知识获取的需求日益强烈。然而经济责任审计相关知识分散,通过搜索引擎检索相关知识需要人工对知识进行审核和筛选,获取困难。在这种情况下,本文针对经济责任审计这一领域构建领域知识问答系统,方便被审计人员获取相关知识,减少腐败发生。本文完成了领域问答库构建和领域知识问答答案检索。在问答库构建部分利用网络爬虫技术从互联网百科全书、相关机构网站和问答网站获取知识,并通过改进基于逻辑回归的领域词判定算法来保证抓取结果的可用性和合理性,完成了领域词库和FAQ库的构建。答案检索部分设计了多维度问句纠错和基于卷积神经网络的答案检索。其中问句纠错运用贝叶斯方法和N-Gram语言模型从拼写、词序维度对问句进行纠错,在实现过程中针对编辑距离的计算方法从拼音音节角度入手进行了优化。答案检索算法主要基于卷积神经网络来展开工作,设计了包含输入层、卷积层和池化层的神经网络结构,在抽取词汇特征的过程中创新性地提出了词汇网络权重技术,从词汇引用关系强弱入手来丰富模型特征。最后,通过对比实验验证了本文所用算法和模型的准确性和有效性,说明本文所构建的知识问答系统能够提供可靠的经济责任审计领域知识问答服务。
【图文】：

卷积核,卷积,单词,权值

甚至难以训练。而卷积神经网络能够通过局部连接、权值共享等方法避免这一逡逑问题。逡逑卷积神经网的的结构如图２．１［４（）］所示。逡逑从图２．１可以看出其基本的结构包括卷积层和和池化层：逡逑１．卷积层逡逑卷积层的核心是卷积核（滤波器），能够通过局部感知和权值共享对每部分局部信逡逑息提取特征，从而实现特征的降维。通常一个卷积层有多个卷积核，卷积核是一个权值逡逑矩阵，每个卷积核，对句子从左到右进行扫描，窗口内有多个单词，，每个单词由一个向量逡逑１３逡逑

经济责任审计,领域,词条,种子

（２）考虑到在词汇解释正文中出现的外链词汇往往与本领域相关，因此将带有外链逡逑的词汇作为候选领域词汇，若判定为领域词则以该词所在页面为起点继续搜索，若不是逡逑领域词则不再继续往下搜索。示例如图３．２所示。逡逑纪检监察机关逦审计手段逡逑制约机制逦＼逦ｙ／逦审计成果逡逑财务管理制度｜逦＼逦＼邋／逦逦逡逑＼逦，邋任期经济贵任＾计｜逦＾经济体制改革逡逑财务收支审计＼邋ｆ逦￣逦，逡逑逦邋ｙ邋＼邋＼逦／逦｜现代企业制度逡逑舞弊邋＜＜逦经济责任审计一’逦＼邋＼邋Ｚ逦＾￣—逡逑审计客体ｋ逦１离任审计—两权分离逡逑Ｉ逦逦，逡逑领导干部经济责任审计邋，／逦＼＼逦＼受托经济责任逡逑分析性复核邋／逦＼邋、任期离任审ｉ十逡逑审计目标逦国有独资企业逡逑图３．２领域词获取示例图逡逑从上图可以看到，设置种子词“经济责任审计”，通过这种方式获得的词条形成了逡逑一个有环的图。当根节点是初始种子词“经济责任审计”时，外链词汇大多与经济责任逡逑审计相关，能够作为领域候选词。逡逑３．２．２基于网络爬虫的领域词获取逡逑利用爬虫技术从网络百科全书平台获取知识
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F239.47;TP391.1

【参考文献】