Login for students

Login for employees

Publication detail

Visualizing Word Categorization of Corporate Annual Reports Using Self-Organizing Maps
Authors: Hájek Petr | Olej Vladimír
Year: 2015
Type of publication: článek ve sborníku
Name of source: 6th International Multi-Conference on Complexity, Informatics and Cybernetics, IMCIC 2015: Proceedings Vol. II
Publisher name: International Institute of Informatics and Systemics
Place: Winter Garden
Page from-to: 51-56
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Vizualizace slovních kategorií výročních zpráv pomocí samoorganizujících se map Rostoucí podíl podnikových informací má formu nestrukturovaných nebo semi-strukturovaných textů. Výroční zprávy jsou jedním z nejdůležitějších dokumentů, ve kterém se diskutuje výkonnost podniku a manažerské priority. Článek vizualizuje textovou informaci ve výročních zprávách. K extrakci tónu textu je použito několik slovních kategorií. Samoorganizující se mapy jsou použity k zobrazení těchto slovních kategorií. Výsledky ukazují, že výroční zprávy amerických podniků se liší ve zdůrazňovaném tónu. Navíc ukazujeme, že tento tón reflektuje jak současnou finanční výkonnost tak její budoucí změny. výroční zpráva; slovní kategorie; textovýá analýza; samoorganizující se mapa
eng Visualizing Word Categorization of Corporate Annual Reports Using Self-Organizing Maps An increasing proportion of corporate information takes the form of unstructured or semi-structured text. Annual reports are one of the most important external documents that discuss corporate performance and managerial priorities. This paper is aimed at visualizing textual information in corporate annual reports. Several word categorization schemes are used to extract the tone of text. Self-organizing maps are employed to map the word categories. The results indicate that the annual reports of U.S. companies differ in terms of the tone emphasized. In addition, we show that the tone reflects both current financial performance and future change in the performance. Annual Report; Word Categories; Textual Analysis; Self-organizing Map

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0Creative CommonsAttributionNonCommercialNoDerivatives