引入文本语义信息的上市公司风险智能识别

1 引言
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状分析
1.3 研究内容、方法、思路与创新
2 理论基础与模型框架
2.1 上市公司风险与上市公司风险识别
2.2 知识工程与机器学习
2.3 文本语义信息及其挖掘方法
2.4 数据驱动的管理决策与数据资源的特征分析
2.5 系统工程方法论与霍尔三维结构
2.6 上市公司风险智能识别模型框架的构建
3 上市公司风险因素智能感知
3.1 研究问题的分析与描述
3.2 基于短语挖掘的上市公司风险因素智能感知模型
3.3 上市公司风险因素数据与实验数据采集
3.4 上市公司风险因素短语的抽取
3.5 基于上市公司风险因素短语的知识利用
4 上市公司风险事件智能监测
4.1 研究问题的分析与描述
4.2 基于主题摘要的上市公司风险事件智能监测模型
4.3 上市公司风险事件监测数据与实验数据采集
4.4 金融情感词典的构建与上市公司风险事件文本数据的提取
4.5 上市公司风险事件主题摘要的生成与自动推送
5 上市公司风险事件智能预测
5.1 研究问题的分析与描述
5.2 基于本体推理的上市公司风险事件智能预测模型
5.3 上市公司风险事件预测数据与实验数据采集
5.4 上市公司风险事件预测本体知识库的构建
5.5 基于本体知识推理的上市公司风险事件预测
6 总结与展望
6.1 研究总结
6.2 研究展望
参考文献
附录 本书形成的可复用的知识资源