经济责任审计知识图谱构建与应用

"经济责任审计知识图谱构建方法及应用研究" 经济责任审计是审计领域中的一个重要分支，专门针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的财政收支、财务收支以及相关经济活动进行的审计。它在中国具有独特的地位，旨在确保公共资金的有效使用和领导人员的经济责任。然而，经济责任审计的知识分散且数据库不完整，信息化水平不足，这给审计工作的开展带来了一定困难。 针对上述问题，刘绪光在其学位论文中探讨了构建经济责任审计知识图谱的方法与应用。知识图谱是一种结构化的知识表示形式，能够有效地整合、存储和检索信息。在构建经济责任审计知识图谱时，他运用了以下步骤： 1. 数据采集：利用网络爬虫技术和HTML解析技术，从相关审计机构的官方网站、百科全书等权威来源收集数据，确保信息的准确性和可靠性。 2. 领域词汇筛选：借助TensorFlow框架和卷积神经网络（CNN）训练中文文本分类模型，识别出与经济责任审计相关的专业词汇，确保知识图谱的构建聚焦于主题。 3. 实体关系抽取：采用了基于依存句法分析的开放式中文实体关系抽取方法，这种方法能够识别出文本中实体之间的关系，如“谁在何时何地进行了何种审计”。 4. 存储与管理：选择开源图形数据库Neo4j作为存储平台，图形数据库能够直观地表示实体及其关系，适合知识图谱的存储和查询。 5. 应用开发：利用Python的Django框架开发了一个Web应用程序，提供用户界面，允许用户查询知识图谱中的实体信息以及实体间的关系，从而方便审计人员快速定位所需知识。 此研究不仅构建了经济责任审计的知识图谱，还展示了其实用性，为审计工作提供了智能化的支持。关键词包括“知识图谱”、“经济责任审计”和“实体关系抽取”，这些关键词体现了研究的核心内容和技术手段。 这篇论文对经济责任审计领域的知识进行了系统性的整理和结构化，通过知识图谱的形式提升了审计信息的可获取性和使用效率，为审计实践和理论研究提供了新的工具和方法。