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基于多模态机器学习的舞弊审计研究
¥47.5(7.2折)定价:¥66.0基于主要应用场景的企业多模态信息融合研究正逐步成为审计领域研究的潜在方向，在公司财务舞弊丑闻层出不穷的背景下，采用多模态机器学习探究舞弊审计，聚焦公司的主责主业，有助于推动审计高质量发展。本书从情感分析、距离分析、难度分析、语义分析的角度解读公司财务舞弊时年报文本信息披露形式特征与主题内容的系统性变化。基于多模态机器学习年报文本信息，并结合公司财务定量信息，重构财务舞弊侦测模型，建立全新的财务舞弊风险指数。本书尝试充分挖掘年报文本信息
