ML-CKNN:多标签算法挖掘SEC 10-K风险因素，75%精准识别

本研究论文聚焦于"用于标记SEC表格10-K中的危险因素的多标签文本分类算法"，即ML-CKNN（Multi-Label Categorical K-Nearest Neighbor）。SEC表格10-K是美国证券交易委员会要求上市公司每年提交的重要财务报告，其中第1A节包含了企业面临的关键风险因素。这项研究的目标是开发一种自动化的技术，以识别并分类这些风险因素，以帮助分析人员更高效地理解企业的潜在风险。 ML-CKNN算法的核心原理是基于K近邻的多标签分类方法。它在每个类别中找到K个最相似的文档，通过计算这些邻居的标签分布来确定一个文档的潜在风险类别。这种方法能够处理多个标签的情况，因此适用于复杂的风险因素分类任务。通过这种方式，该算法实现了对10-K文本中74.94%的风险因素和98.75%的标签进行精确分类，显示出了很高的准确性和效率。 相比于传统的多标签分类算法ML-KNN，ML-CKNN展现出明显的性能优势。这表明了在处理这类特定领域文本数据时，定制化的算法设计能够显著提升分类效果。对于财务和会计专业人士而言，这项技术的使用可以节省大量时间，提高分析质量，尤其是在进行风险评估、合规审计以及投资决策时。 研究还强调，通过ML-CKNN提取出的风险因素，对于深入的会计或财务领域的实证研究具有重要的价值。它们可以帮助研究人员发现潜在的业务模式问题，识别市场动态对公司的影响，或者评估不同策略对风险暴露的影响。这项工作不仅推动了文本挖掘在金融信息披露中的应用，也为风险管理和企业决策提供了有力工具。