企业年报战略内容分析：基于语义系统的自动化研究

本文主要探讨了企业年报信息披露中战略内容的分析方法，特别是利用计算机系统，尤其是USAS语义分析系统来提取年报中的关键信息。作者团队对中国上市公司的年报进行了研究，关注与企业战略相关的语义域，如钱财和商业、建筑和建筑物以及科学技术，并通过人工评分验证了该系统的有效性。 在当今信息化社会，企业年报不仅是法定的财务报告，也是传递企业战略、业务模式和未来发展方向的重要途径。传统的年报分析方式依赖于人力，耗时且效率低。自然语言处理（NLP）技术的引入，尤其是语义分析，为自动化处理和理解年报信息提供了可能。USAS语义分析系统作为其中的一种工具，能够识别和提取年报文本中的核心术语和概念，这对于理解和评估企业的战略决策具有重要意义。 胡小鹏等人选取了2007年至2014年间10家代表性中国上市公司的57份年报，这些公司在不同产业中有广泛覆盖，确保了研究的代表性。他们专注于I、H和Y三个语义域，分别对应钱财和商业活动、建筑和设施以及科学技术创新，这些都是影响企业战略的关键因素。通过人工匿名评分，研究团队对USAS系统提取的信息进行了有效性评估，结果显示这种方法对于自动识别和提取年报中的战略内容是可行的。 这项研究的创新之处在于将NLP技术应用于中文年报的分析，弥补了国内在此领域的研究空白。同时，它也为改进企业年报信息披露的质量评价体系提供了新的思路，尤其是在提升分析效率和准确性方面。未来，这种技术有可能被整合到企业信息管理系统中，为投资者、供应商、监管机构等利益相关者提供更快速、准确的战略信息，从而促进更有效的决策制定。 关键词：企业年报信息披露；中文语义分析系统；语义域；企业财务信息环境（CFIE）项目；自然语言处理 此项工作反映了在信息技术不断发展背景下，如何利用先进的计算机算法辅助理解和解读复杂的商业信息，特别是在财务报告这个关键领域，对于推动金融市场的健康发展和提高信息透明度具有深远影响。