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利用数据爬虫和语义网构建财务可扩展商业报告语言（XBRL）数据生成器：声纳扩展方法。

Using data crawlers and semantic Web to build financial XBRL data generators: the SONAR extension approach.

作者信息

Rodríguez-García Miguel Ángel, Rodríguez-González Alejandro, Colomo-Palacios Ricardo, Valencia-García Rafael, Gómez-Berbís Juan Miguel, García-Sánchez Francisco

机构信息

Department of Informatics and Systems, University of Murcia, Espinardo, 30100 Murcia, Spain.

Bioinformatics at Centre for Plant Biotechnology and Genomics UPM-INIA, Polytechnic University of Madrid, Pozuelo de Alarcón, 28223 Madrid, Spain.

出版信息

ScientificWorldJournal. 2014 Jan 23;2014:506740. doi: 10.1155/2014/506740. eCollection 2014.

DOI:10.1155/2014/506740
PMID:24587726
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3920815/
Abstract

Precise, reliable and real-time financial information is critical for added-value financial services after the economic turmoil from which markets are still struggling to recover. Since the Web has become the most significant data source, intelligent crawlers based on Semantic Technologies have become trailblazers in the search of knowledge combining natural language processing and ontology engineering techniques. In this paper, we present the SONAR extension approach, which will leverage the potential of knowledge representation by extracting, managing, and turning scarce and disperse financial information into well-classified, structured, and widely used XBRL format-oriented knowledge, strongly supported by a proof-of-concept implementation and a thorough evaluation of the benefits of the approach.

摘要

在市场仍在努力从经济动荡中复苏的情况下，精确、可靠和实时的财务信息对于增值金融服务至关重要。由于网络已成为最重要的数据源，基于语义技术的智能爬虫已成为结合自然语言处理和本体工程技术进行知识搜索的开拓者。在本文中，我们提出了声纳扩展方法，该方法将通过提取、管理稀缺和分散的财务信息并将其转化为分类良好、结构化且广泛使用的面向XBRL格式的知识，来利用知识表示的潜力，概念验证实施和对该方法益处的全面评估为其提供了有力支持。

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