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題名 運用文字探勘及財務資料探討中國市場營運概況文字敘述及財務表現之一致性
Using Text Mining and Financial Data to Explore for Consistency between Narrative Disclosure and Financial Performance in China Market
作者 鄭凱文
貢獻者 周濟群
鄭凱文
關鍵詞 文字探勘
K-means
TFIDF
日期 2014
上傳時間 3-Feb-2015 10:17:17 (UTC+8)
摘要 本研究透過文字探勘對中國大陸2011年上市公司的MD&A進行分析，並搭配財務資訊相互比對，分析中國大陸上市公司所揭露的MD&A是否誇大，再透過實證研究分析造成中國大陸上市公司MD&A揭露誇大與否的原因。本研究樣本為2011年中國大陸所有上市公司所揭露的MD&A及相關財務資訊，MD&A非量化資訊係運用Stanford Word Segmenter斷詞資料庫、正負向詞典、TFIDF、K-means等技術進行群集分析，並結合財務資訊的K-Means群集分析，分析出中國大陸2011年上市公司MD&A揭露是否誇大；再代入公司規模、管理階層對風險的偏好程度、獲利能力、償債能力等變數，分析影響公司MD&A揭露誇大與否的因素。研究結果顯示，公司規模、管理階層對風險的偏好程度與公司MD&A資訊揭露傾向於不誇大呈顯著負相關，而公司獲利能力、公司償債能力與公司MD&A資訊揭露傾向於不誇大呈顯著正相關。本研究希望提供投資人另一種分析MD&A的方式，並建議投資人運用上市公司所揭露的MD&A資訊時，需額外考慮公司MD&A揭露有無誇大的情勢，並作適度的調整，以降低投資風險，擬定正確的投資決策。
This study presented a way to analyze MD&A on listed companies in 2011 in China via text mining, crossing comparison with its fiscal information, validating whether disclosed MD&A on the China listed companies is overstated and its possible factors by empirical study. The research sample is the disclosed MD&A and related financial information on China listed companies in 2011. Qualitative narrative MD&A utilizes Stanford Word Segmenter, NTUSD, TFIDF and K-means performing cluster analysis, combining K-means cluster analysis of financial information, figuring out disclosed MD&A of China listed companies in 2011 exaggerated. By the variables of company scale, the Management of risk preference, profit, liquidity analyzes the effect factor of whether disclosed MD&A exaggerated or not. According to the research, the disclosed MD&A tending not to exaggerate is significantly and negatively related to company scale and the management of risk preference. Profitability and liquidity are significantly and positively relationship to disclosed MD&A tending not to exaggerate. The research is providing another way of reading MD&A with investors, suggesting investors need to take whether disclosed MD&A is overstated into consideration, and adjusting in appropriate in reducing the investment risk when making Investment decisions.
參考文獻 一、 中文文獻
1. 毛志宏、谷瑶、张圣，2010，对制定中国上市公司管理层讨论与分析披露范本的探讨，社会科学战线: 234 – 237。
2. 王惠芳，2005，上市公司盈利预测信息白愿性披露实证研究－来自1090 家中国上市公司中期报告的证据，山西财经大学学报，2005 (8): 138-140。
3. 王嘯，2002，美國「管理層討論與分析」及對中國的借鑒，證券市場導報， 2002 (8) : 24-28。
4. 沈洪涛，2007，公司特征与公司社会责任信息披露－来自中国上市公司的经验证据，会计研究， 2007 (3 ): 9-16
5. 吳娟娟，2002，財務績效指標之重要性分析研究－以台灣化學工業上市公司為例，中原大學會計學系碩士論文。
6. 李常青、王毅辉、张凤展、李锋森、钟娟、陈来标，2005，上市公司定期报告「管理层讨论与分析」披露研究，上证联合研究计划第十四期课题报告， 2005(8)。
7. 李常青、王毅辉等，2005，管理层讨论与分析:借给投资者的一双「慧眼」，上海证券报， 2005(11)。
8. 李常青、 王毅辉、 张凤展，2008，上市公司“ 管理层讨论与分析” 披露质量影响因素研究 ，经济管理，2008(2):29-32。
9. 李锋森、 李常青，2008，上市公司“ 管理层讨论与分析” 的有用性研究，证券市场导报，2008 (12) : 67 – 73。
10. 杜海倫，1999，以標題進行新聞自動分類，碩士論文，清華大學資訊工程研究所。
11. 邱逸红，2011，“管理层讨论和分析”信息质量特征体系构建，财会月刊•全国优秀经济期刊2011(6): 19-20。
12. 胡静波、 李立、 李卜，2 011，上市公司M D & A 信息披露有效性评价与分析，工业技术经济， 2 011 (8) :134 -138。
13. 馬偉雲，2004，未知詞擷取作法。
網址:http://ckipsvr.iis.sinica.edu.tw/uwe.htm，上網日期：2008/04/08。
14. 陳家豪，2007，「應用資料包絡分析法整合財務分析比率評估台灣上市紡織業營運績效之研究」，清雲科技大學之碩士論文。
15. 陳惠美，2008，運用財務比率鑑別企業競爭力—以台灣證券交易所資訊科技指數成分股為例，台灣大學之碩士論文。
16. 曾元顯，莊大衛，2003，文件自我擴展於自動分類之應用，第十五屆計算機語言學研討會: 129-141。
17. 許雅棣，2001，主管領導型態、員工人格特質、組織激勵制度與員工工作績效之相關性－以保險業務員為例，國立東華大學管理研究所碩士論文。
18. 葉思辰，2009，財務比率指標與信用評等-台灣上市光電公司之實證研究，國立高雄第一科技大學之碩士論文。
19. 鄒建中，2008年，臺灣與中國大陸多層次資本市場之比較探析，朝陽學報第十三期:109-128。
20. 鄭佩昀，2006，「集團公司財務報表運用於企業經營與作業分析之研究－以敏盛醫療集團為個案」，臺灣大學之碩士論文。
21. 錢文彪，2011年，上市銀行“管理層討論與分析”披露品質分析，全国中文核心期刊•财会月刊2011(7): 23-24。
22. 薛爽、 肖泽忠、 潘妙丽，2010，管理层讨论与分析是否提供了有用信息? —基于亏损上市公司的实证探索，管理世界， 2010 (5) : 130 –140。
23. 謝百成，2008，我國上市公司電子股新產業分類財務比率之調查，國立中正大學之碩士論文。
24. 饒挺彰，2010，99年版《台灣地區主要行業財務比率刊冊》介紹，金融聯合徵信中心徵信部。
 
二、 英文文獻
1. Back, B., J. Toivonen, H. Vanharanta, and A. Visa. 2001. Comparing numerical data and text information from annual reports using self-organizing maps. Accounting Information Systems：249-269.
2. Bernd Hufner .2007.The SEC’s MD&A: Does it Meet the Informational Demands of Investors?– A Conceptual Evaluation.
3. Botosan. 1997. Disclosure level and the cost of equity capital. The Accounting Review : 323-349.
4. Bryan, S. H. 1997. Incremental information content of required disclosures contained in management discussion and analysis. The Accounting Review 72: 285-301.
5. Carolyn M.C., and E.S. Rodney. 2005 .How Transparent Are MD&A Disclosures?.Bank Accounting and Finance, (February - March): 7-16.
6. Cole, C., and Jones C. L. 2004. The usefulness of MD&A disclosures in the retail Industry. Journal of Accounting, Auditing and Finance 19: 361-388.
7. Cooke, T. E. 1989. Voluntary disclosure by Swedish companies. Journal of International Financial Management and Accounting: 1-25.
8. Forker, J. J.1992. Corporate governance and disclosure quality. Accounting and Business Research, Vol. 22, No. 86: 111-124.
9. Frakes, W. B., and Baeza-Yates Ricardo.1992. Information Retrieval: Data Structures and Algorithms.
10. Gidófalvi, G. 2001. Using news articles to predict stock price movements.
http://www.cs.ucsd.edu/users/gyozo/studies/cse254_AI/stock_price_prediction.pdf, 2004-06-15.
11. Herreman I. M., and J. Ryans.1995. The case for better measurement and reporting of marketing performance. Business Horizons 38(5): 51-60.
12. Hooks, K.L. and J. E. Moon 1993.A Classification Scheme to Examine Management Discussion and Analysis Compliance. Accounting Horizons 13(5):624-646.
13. Kleissner, C.1998. Data mining for the enterprise, Proceedings of the Thirty-First Hawaii International Conference on, 1998: 295-304.
14. Kloptchenko, A., B. Back, H. Vanharanta, T. Eklund, J. Karlsson, and A. Visa. 2002. Combining data and text mining techniques for analyzing financial report. Eighth Americas Conference on Information Systems 2002 : 20-28.
15. Kloptchenko, A., C. Magnusson, B. Back, A. Visa, and H. Vanharanta. 2004. Mining textual contents of financial reports. The International Journal of Digital Accounting Research 4:1-29.
16. Ku, L. W., and H. H. Chen, 2007. Mining opinions from the web: beyond relevance retrieval. Journal of American Society for Information Science and Technology, 58(12):1838-850.
17. Lavrenko, Victor, Matt Schmill, Dawn Lawrie, Paul Ogilvie, David Jensen, and James Allan. 2000. Language models for financial news recommendation. In Proceedings of the Ninth International Conference on Information and Knowledge Management: 389-396.
18. Mittermayer, A.2004. Forecasting intraday stock price trends with text mining techniques. Proceedings of the 37th Hawaii international conference on system sciences:64-73.
19. Naser, k. 1998. Comprehensive of disclosure of non-financial companies listed on the Amman financial market. International Journal of Commerce and management vol2(8):pp.88-119.
20. Petersen, M. A. 2004. Information: hard and soft. Preliminary and Incomplete.
21. Fung, G. P. C., J. X. Yu, and W. Lam.2002. News Sensitive Stock Trend Prediction, PAKDD.
22. Qiu, X. Y., P. Srinivasan, and N. Street. 2006. Exploring the forecasting potential of company annual reports. Proceeding of American Society for Information Science and Technology 43: 1-15.
23. Rogers, R., and J. Grant. 1997. An empirical investigation of the relevance of the financial reporting process to financial analysts.
24. Salton, G., A. Wong, and C. S. Yang 1975.A Vector Space Model for Automatic Indexing. Communications of the ACM, Vol.18, Issue 11: 613-620.
25. Salton, G., and M. J. McGill. 1983. Introduction modern Information retrival. New York: McGill.
26. Salton, G., and C. Buckley .1988.Term Weighting Approaches in Automatic Information Retrieval. Journal of Information Proceeding and Management, Vol.243:513-524.
27. Spark, J. K. 1972. A statistical interpretation of term specificity and its application in retrival. Journal of Documentation 28(January):11-21.
28. Sullivan, D. 2001. Document Warehousing and Text Mining: Techniques for Improving Business Operations, Marketing, and Sales.
29. Sun, Y. 2010. Do MD&A Disclosures Help Users Interpret Disproportionate Inventory Increases?The Accounting Review, Vol. 85: 1411-1440
30. Vincent, L. 1999. The information content of funds from operations (FFO) for real estate investment trusts (REITs). Journal of Accounting and Economics 26: 69-104.
31. Visa, A., J. Toivonen, P. Ruokonen, H. Vanharanta, and B. Back. 2000. Knowledge discovery from text documents based on paragraph maps. Proceedings of the 33rd Hawaii International Conference on System Sciences - 2000.


三、 其它參考資料
1. 中研院中文分詞系統 http://ckipsvr.iis.sinica.edu.tw/。
2. 中文自然語言處理開放平臺 http://www.nlp.org.cn/。
3. Stanford Word Segmenter 簡體中文的斷詞資料庫:
http://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml
描述 碩士
國立政治大學
會計研究所
100353054
103
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0100353054
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 周濟群zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 鄭凱文zh_TW
dc.creator (作者) 鄭凱文zh_TW
dc.date (日期) 2014en_US
dc.date.accessioned 3-Feb-2015 10:17:17 (UTC+8)-
dc.date.available 3-Feb-2015 10:17:17 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 3-Feb-2015 10:17:17 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0100353054en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/73233-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 會計研究所zh_TW
dc.description (描述) 100353054zh_TW
dc.description (描述) 103zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 本研究透過文字探勘對中國大陸2011年上市公司的MD&A進行分析，並搭配財務資訊相互比對，分析中國大陸上市公司所揭露的MD&A是否誇大，再透過實證研究分析造成中國大陸上市公司MD&A揭露誇大與否的原因。本研究樣本為2011年中國大陸所有上市公司所揭露的MD&A及相關財務資訊，MD&A非量化資訊係運用Stanford Word Segmenter斷詞資料庫、正負向詞典、TFIDF、K-means等技術進行群集分析，並結合財務資訊的K-Means群集分析，分析出中國大陸2011年上市公司MD&A揭露是否誇大；再代入公司規模、管理階層對風險的偏好程度、獲利能力、償債能力等變數，分析影響公司MD&A揭露誇大與否的因素。研究結果顯示，公司規模、管理階層對風險的偏好程度與公司MD&A資訊揭露傾向於不誇大呈顯著負相關，而公司獲利能力、公司償債能力與公司MD&A資訊揭露傾向於不誇大呈顯著正相關。本研究希望提供投資人另一種分析MD&A的方式，並建議投資人運用上市公司所揭露的MD&A資訊時，需額外考慮公司MD&A揭露有無誇大的情勢，並作適度的調整，以降低投資風險，擬定正確的投資決策。zh_TW
dc.description.abstract (摘要) This study presented a way to analyze MD&A on listed companies in 2011 in China via text mining, crossing comparison with its fiscal information, validating whether disclosed MD&A on the China listed companies is overstated and its possible factors by empirical study. The research sample is the disclosed MD&A and related financial information on China listed companies in 2011. Qualitative narrative MD&A utilizes Stanford Word Segmenter, NTUSD, TFIDF and K-means performing cluster analysis, combining K-means cluster analysis of financial information, figuring out disclosed MD&A of China listed companies in 2011 exaggerated. By the variables of company scale, the Management of risk preference, profit, liquidity analyzes the effect factor of whether disclosed MD&A exaggerated or not. According to the research, the disclosed MD&A tending not to exaggerate is significantly and negatively related to company scale and the management of risk preference. Profitability and liquidity are significantly and positively relationship to disclosed MD&A tending not to exaggerate. The research is providing another way of reading MD&A with investors, suggesting investors need to take whether disclosed MD&A is overstated into consideration, and adjusting in appropriate in reducing the investment risk when making Investment decisions.en_US
dc.description.tableofcontents 壹、 緒論 1
一、 研究背景與動機 1
二、 研究問題與目的 3
三、 論文架構 4
貳、 文獻探討及相關工具介紹 6
一、 探討量化及非量化資訊之相關文獻 6
二、 MD&A的相關文獻 7
三、 非量化資訊處理之相關文獻 11
四、 財務績效評估模式 14
五、 群集分析工具K-Means 16
六、 文字探勘工具 18
參、 研究方法 23
一、 研究方法架構 23
二、 研究樣本 26
三、 非量化資訊分群處理 26
四、 財務資訊分群處理 34
五、 財務分群與非財務分群比較分析 37
六、 實證研究模型建立 39
肆、 實作結果與分析 46
一、 蒐集樣本資料 46
二、 非量化資料分群 46
三、 財務資訊分群 56
四、 財務資訊分群與非量化資訊分群比較分析 58
五、 實證結果與分析 60
伍、 結論與建議 67
一、 研究結論 67
二、 研究限制 68
三、 研究建議 69
陸、 參考文獻 70		zh_TW
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0100353054en_US
dc.subject (關鍵詞) 文字探勘zh_TW
dc.subject (關鍵詞) K-meansen_US
dc.subject (關鍵詞) TFIDFen_US
dc.title (題名) 運用文字探勘及財務資料探討中國市場營運概況文字敘述及財務表現之一致性zh_TW
dc.title (題名) Using Text Mining and Financial Data to Explore for Consistency between Narrative Disclosure and Financial Performance in China Marketen_US
dc.type (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) 一、 中文文獻
1. 毛志宏、谷瑶、张圣，2010，对制定中国上市公司管理层讨论与分析披露范本的探讨，社会科学战线: 234 – 237。
2. 王惠芳，2005，上市公司盈利预测信息白愿性披露实证研究－来自1090 家中国上市公司中期报告的证据，山西财经大学学报，2005 (8): 138-140。
3. 王嘯，2002，美國「管理層討論與分析」及對中國的借鑒，證券市場導報， 2002 (8) : 24-28。
4. 沈洪涛，2007，公司特征与公司社会责任信息披露－来自中国上市公司的经验证据，会计研究， 2007 (3 ): 9-16
5. 吳娟娟，2002，財務績效指標之重要性分析研究－以台灣化學工業上市公司為例，中原大學會計學系碩士論文。
6. 李常青、王毅辉、张凤展、李锋森、钟娟、陈来标，2005，上市公司定期报告「管理层讨论与分析」披露研究，上证联合研究计划第十四期课题报告， 2005(8)。
7. 李常青、王毅辉等，2005，管理层讨论与分析:借给投资者的一双「慧眼」，上海证券报， 2005(11)。
8. 李常青、 王毅辉、 张凤展，2008，上市公司“ 管理层讨论与分析” 披露质量影响因素研究 ，经济管理，2008(2):29-32。
9. 李锋森、 李常青，2008，上市公司“ 管理层讨论与分析” 的有用性研究，证券市场导报，2008 (12) : 67 – 73。
10. 杜海倫，1999，以標題進行新聞自動分類，碩士論文，清華大學資訊工程研究所。
11. 邱逸红，2011，“管理层讨论和分析”信息质量特征体系构建，财会月刊•全国优秀经济期刊2011(6): 19-20。
12. 胡静波、 李立、 李卜，2 011，上市公司M D & A 信息披露有效性评价与分析，工业技术经济， 2 011 (8) :134 -138。
13. 馬偉雲，2004，未知詞擷取作法。
網址:http://ckipsvr.iis.sinica.edu.tw/uwe.htm，上網日期：2008/04/08。
14. 陳家豪，2007，「應用資料包絡分析法整合財務分析比率評估台灣上市紡織業營運績效之研究」，清雲科技大學之碩士論文。
15. 陳惠美，2008，運用財務比率鑑別企業競爭力—以台灣證券交易所資訊科技指數成分股為例，台灣大學之碩士論文。
16. 曾元顯，莊大衛，2003，文件自我擴展於自動分類之應用，第十五屆計算機語言學研討會: 129-141。
17. 許雅棣，2001，主管領導型態、員工人格特質、組織激勵制度與員工工作績效之相關性－以保險業務員為例，國立東華大學管理研究所碩士論文。
18. 葉思辰，2009，財務比率指標與信用評等-台灣上市光電公司之實證研究，國立高雄第一科技大學之碩士論文。
19. 鄒建中，2008年，臺灣與中國大陸多層次資本市場之比較探析，朝陽學報第十三期:109-128。
20. 鄭佩昀，2006，「集團公司財務報表運用於企業經營與作業分析之研究－以敏盛醫療集團為個案」，臺灣大學之碩士論文。
21. 錢文彪，2011年，上市銀行“管理層討論與分析”披露品質分析，全国中文核心期刊•财会月刊2011(7): 23-24。
22. 薛爽、 肖泽忠、 潘妙丽，2010，管理层讨论与分析是否提供了有用信息? —基于亏损上市公司的实证探索，管理世界， 2010 (5) : 130 –140。
23. 謝百成，2008，我國上市公司電子股新產業分類財務比率之調查，國立中正大學之碩士論文。
24. 饒挺彰，2010，99年版《台灣地區主要行業財務比率刊冊》介紹，金融聯合徵信中心徵信部。
 
二、 英文文獻
1. Back, B., J. Toivonen, H. Vanharanta, and A. Visa. 2001. Comparing numerical data and text information from annual reports using self-organizing maps. Accounting Information Systems：249-269.
2. Bernd Hufner .2007.The SEC’s MD&A: Does it Meet the Informational Demands of Investors?– A Conceptual Evaluation.
3. Botosan. 1997. Disclosure level and the cost of equity capital. The Accounting Review : 323-349.
4. Bryan, S. H. 1997. Incremental information content of required disclosures contained in management discussion and analysis. The Accounting Review 72: 285-301.
5. Carolyn M.C., and E.S. Rodney. 2005 .How Transparent Are MD&A Disclosures?.Bank Accounting and Finance, (February - March): 7-16.
6. Cole, C., and Jones C. L. 2004. The usefulness of MD&A disclosures in the retail Industry. Journal of Accounting, Auditing and Finance 19: 361-388.
7. Cooke, T. E. 1989. Voluntary disclosure by Swedish companies. Journal of International Financial Management and Accounting: 1-25.
8. Forker, J. J.1992. Corporate governance and disclosure quality. Accounting and Business Research, Vol. 22, No. 86: 111-124.
9. Frakes, W. B., and Baeza-Yates Ricardo.1992. Information Retrieval: Data Structures and Algorithms.
10. Gidófalvi, G. 2001. Using news articles to predict stock price movements.
http://www.cs.ucsd.edu/users/gyozo/studies/cse254_AI/stock_price_prediction.pdf, 2004-06-15.
11. Herreman I. M., and J. Ryans.1995. The case for better measurement and reporting of marketing performance. Business Horizons 38(5): 51-60.
12. Hooks, K.L. and J. E. Moon 1993.A Classification Scheme to Examine Management Discussion and Analysis Compliance. Accounting Horizons 13(5):624-646.
13. Kleissner, C.1998. Data mining for the enterprise, Proceedings of the Thirty-First Hawaii International Conference on, 1998: 295-304.
14. Kloptchenko, A., B. Back, H. Vanharanta, T. Eklund, J. Karlsson, and A. Visa. 2002. Combining data and text mining techniques for analyzing financial report. Eighth Americas Conference on Information Systems 2002 : 20-28.
15. Kloptchenko, A., C. Magnusson, B. Back, A. Visa, and H. Vanharanta. 2004. Mining textual contents of financial reports. The International Journal of Digital Accounting Research 4:1-29.
16. Ku, L. W., and H. H. Chen, 2007. Mining opinions from the web: beyond relevance retrieval. Journal of American Society for Information Science and Technology, 58(12):1838-850.
17. Lavrenko, Victor, Matt Schmill, Dawn Lawrie, Paul Ogilvie, David Jensen, and James Allan. 2000. Language models for financial news recommendation. In Proceedings of the Ninth International Conference on Information and Knowledge Management: 389-396.
18. Mittermayer, A.2004. Forecasting intraday stock price trends with text mining techniques. Proceedings of the 37th Hawaii international conference on system sciences:64-73.
19. Naser, k. 1998. Comprehensive of disclosure of non-financial companies listed on the Amman financial market. International Journal of Commerce and management vol2(8):pp.88-119.
20. Petersen, M. A. 2004. Information: hard and soft. Preliminary and Incomplete.
21. Fung, G. P. C., J. X. Yu, and W. Lam.2002. News Sensitive Stock Trend Prediction, PAKDD.
22. Qiu, X. Y., P. Srinivasan, and N. Street. 2006. Exploring the forecasting potential of company annual reports. Proceeding of American Society for Information Science and Technology 43: 1-15.
23. Rogers, R., and J. Grant. 1997. An empirical investigation of the relevance of the financial reporting process to financial analysts.
24. Salton, G., A. Wong, and C. S. Yang 1975.A Vector Space Model for Automatic Indexing. Communications of the ACM, Vol.18, Issue 11: 613-620.
25. Salton, G., and M. J. McGill. 1983. Introduction modern Information retrival. New York: McGill.
26. Salton, G., and C. Buckley .1988.Term Weighting Approaches in Automatic Information Retrieval. Journal of Information Proceeding and Management, Vol.243:513-524.
27. Spark, J. K. 1972. A statistical interpretation of term specificity and its application in retrival. Journal of Documentation 28(January):11-21.
28. Sullivan, D. 2001. Document Warehousing and Text Mining: Techniques for Improving Business Operations, Marketing, and Sales.
29. Sun, Y. 2010. Do MD&A Disclosures Help Users Interpret Disproportionate Inventory Increases?The Accounting Review, Vol. 85: 1411-1440
30. Vincent, L. 1999. The information content of funds from operations (FFO) for real estate investment trusts (REITs). Journal of Accounting and Economics 26: 69-104.
31. Visa, A., J. Toivonen, P. Ruokonen, H. Vanharanta, and B. Back. 2000. Knowledge discovery from text documents based on paragraph maps. Proceedings of the 33rd Hawaii International Conference on System Sciences - 2000.


三、 其它參考資料
1. 中研院中文分詞系統 http://ckipsvr.iis.sinica.edu.tw/。
2. 中文自然語言處理開放平臺 http://www.nlp.org.cn/。
3. Stanford Word Segmenter 簡體中文的斷詞資料庫:
http://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml		zh_TW