引入文本語義信息的上市公司風(fēng)險智能識別

1 引言
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
1.3 研究內(nèi)容、方法、思路與創(chuàng)新
2 理論基礎(chǔ)與模型框架
2.1 上市公司風(fēng)險與上市公司風(fēng)險識別
2.2 知識工程與機器學(xué)習(xí)
2.3 文本語義信息及其挖掘方法
2.4 數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理決策與數(shù)據(jù)資源的特征分析
2.5 系統(tǒng)工程方法論與霍爾三維結(jié)構(gòu)
2.6 上市公司風(fēng)險智能識別模型框架的構(gòu)建
3 上市公司風(fēng)險因素智能感知
3.1 研究問題的分析與描述
3.2 基于短語挖掘的上市公司風(fēng)險因素智能感知模型
3.3 上市公司風(fēng)險因素數(shù)據(jù)與實驗數(shù)據(jù)采集
3.4 上市公司風(fēng)險因素短語的抽取
3.5 基于上市公司風(fēng)險因素短語的知識利用
4 上市公司風(fēng)險事件智能監(jiān)測
4.1 研究問題的分析與描述
4.2 基于主題摘要的上市公司風(fēng)險事件智能監(jiān)測模型
4.3 上市公司風(fēng)險事件監(jiān)測數(shù)據(jù)與實驗數(shù)據(jù)采集
4.4 金融情感詞典的構(gòu)建與上市公司風(fēng)險事件文本數(shù)據(jù)的提取
4.5 上市公司風(fēng)險事件主題摘要的生成與自動推送
5 上市公司風(fēng)險事件智能預(yù)測
5.1 研究問題的分析與描述
5.2 基于本體推理的上市公司風(fēng)險事件智能預(yù)測模型
5.3 上市公司風(fēng)險事件預(yù)測數(shù)據(jù)與實驗數(shù)據(jù)采集
5.4 上市公司風(fēng)險事件預(yù)測本體知識庫的構(gòu)建
5.5 基于本體知識推理的上市公司風(fēng)險事件預(yù)測
6 總結(jié)與展望
6.1 研究總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻
附錄 本書形成的可復(fù)用的知識資源