用和研究也属于具体研究领域的部分，目前，国内学者主要集中文本挖掘方法在审计领域的具体应用与文本挖掘框架的研究。张志恒和成雪娇通过分析传统审计方法和现代审计行业对于文本挖掘技术的强烈需求，构建文本挖掘框架，为文本数据审计提供新方向。陈伟勾东升和徐发亮研究文本挖掘方法相似度分析和标签域中文本挖掘的类需求并非相互独立，审计人员对于同类文本数据的挖掘需求可以是单单的种，也可以是其中的两种或者全部。例如公司年度报告中的管理层分析与讨论蕴含与风险相关的信息，审计人员需要获取的信息包含管理层分析中的问题是否存在变化管理层对企业的发展情感倾向等，这体现文本挖掘的异常性需求和趋势性需求。通过确定分析文本数据的需求来相应地选择文本大数据背景下审计领域应用文本挖掘的探究审计论文量的文本数据进行简化处理能够帮助审计人员快速获取信息，经简化处理后的数据按照审计人员需求提取关键特征，方便下步的分析。是异常性需求。异常需求是文本挖掘的第层面需求，审计人员利用大数据技术对相关文本进行挖掘，观察挖掘结果可以快速发现文本信息发生重大变化的情况，从而获取审计线索。针对异常情况设计审计程序分析异常情况，最终获得审计证据，为审计分析传统审计方法和现代审计行业对于文本挖掘技术的强烈需求，构建文本挖掘框架，为文本数据审计提供新方向。陈伟勾东升和徐发亮研究文本挖掘方法相似度分析和标签云技术，解释两种技术的原理以及使用方法，最后通过扶贫工作的具体案例向我们展示相似度分析和标签云技术的强大应用。而武凯文运用文本挖掘技术中的关联分析分析上市公司的交易网络和审计费用盈余质量研究的基础上，总结审计领域对文本数据的挖掘目的，结合其他领域的文本挖掘技术方法，构建文本挖掘框架，将审计目的和文本挖掘方法进行匹配，丰富文本挖掘研究。文本挖掘在审计领域中的应用价值文本数据具有海量无规则有噪声等特点，但是除文本本身能够带给使用者直观的信息外，文本数据还可以提供隐含其中且更有价值的信息，包括趋势规律变化以及内在联系。还有部将审计需求与现有文本挖掘技术结合将给审计人员提供文本挖掘技术库，根据审计需求，匹配相应的技术手段，更快更有效地开展审计工作。现有的技术手段以及算法的实现往往具有通用价值，完全适用审计行业的需求还需要进行反复试验和改进。图文本挖掘流程基于审计领域下文本挖掘框架分析特征抽取词频统计与主题发现特征提取词频统计以及主题发现是在审计人员进行需求选语义分析法和学习分类算法算法文本分类系统基于多隐层极限学习机的文本分类方法等。是文本聚类，现有技术手段包括算法算法算法基于语义密度文本数据聚类的方法采用密度峰值聚类算法实现文本聚类等。是文本相似度分析，现有技术手段包括杰卡德相似系数余弦相得有价值的信息成为研究热点。在审计领域，作为与信息密切相关的领域之，不可避免地要跟进科技的发展，运用大数据技术，创新审计技术，提高审计效率。审计面对的客户涉及多种行业，而企业在发展过程中，必然产生大量的文本数据。文本数据，作为非结构化数据，很难被人或机器直接解读和利用，却隐藏着具有巨大价值的信息，例如企业内部控制的运行轨迹，未来的项目重作量，提高了审计效率。大数据背景下审计领域应用文本挖掘的探究审计论文。摘要大数据时代下，互联网技术飞速发展，爆发式增长的文本数据已经成为审计领域必须面临的挑战。传统审计方法受制于人力物力等因素，很难满足处理海量文本数据的审计工作需求，而文本数据除本身所描述的信息外，隐含其中的信息也越来越具有价值，因此，审计领域下文本挖掘成为现有学术类方法有基于词向量的语义分析法和学习分类算法算法文本分类系统基于多隐层极限学习机的文本分类方法等。是文本聚类，现有技术手段包括算法算法算法基于语义密度文本数据聚类的方法采用密度峰值聚类算法实现文本聚类等。是文本相似度分析，现有技术手段包括杰卡德大数据背景下审计领域应用文本挖掘的探究审计论文性余弦相似度等技术。是关联分析，最具有借鉴意义的是算法。还有些软件平台包含各类文本挖掘技术，例如的软件软件的等。现有文本挖掘技术的不断发展和改良，有效地减少审计人员的工作量，提高了审计效需求，需要通过文本简化处理的中间文本数据进行深入挖掘操作，包括词频统计文本分类文本聚类文本相似度分析时态文本分析以及关联分析等技术。这些技术的实现往往依靠算法来支持。现有的技术方法包括是词频统计，现阶段的主要技术手段为技术。是文本分类，传统的分类算法包括贝叶斯算法算法支持向量机等，改良的文本分类方法有基于词向量供文本挖掘技术库，根据审计需求，匹配相应的技术手段，更快更有效地开展审计工作。现有的技术手段以及算法的实现往往具有通用价值，完全适用审计行业的需求还需要进行反复试验和改进。图文本挖掘流程基于审计领域下文本挖掘框架分析特征抽取词频统计与主题发现特征提取词频统计以及主题发现是在审计人员进行需求选择之后的第步文本挖掘操作。异常性和趋势性需求满，未来的发展方向和趋势等，此类信息对于审计工作的开展具有指导意义。因此，研究如何挖掘文本数据中隐藏的信息对现代审计理论和实务具有重要意义。本文在前人研究的基础上，基于丰富文本数据相关的研究，总结各类文本挖掘的分析方法，理清文本挖掘步骤，结合审计领域的不同目的，构建审计文本数据的框架和匹配挖掘技术。异常性和趋势性需求满足审计的异常性和趋势究的重点。本文在前人研究的基础上，将审计领域的审计类需求与文本挖掘技术方法匹配，构建审计领域文本挖掘框架，在此基础上满足审计工作需要，丰富审计领域的文本挖掘研究。关键词审计审计工作审计领域文本挖掘文本数据简化需求引言随着计算机技术的不断发展，现代社会各行各业都面临着大数据的挑战。大数据时代下，信息量呈爆炸式增长，那就使得如何从海量数据中相似系数余弦相似性余弦相似度等技术。是关联分析，最具有借鉴意义的是算法。还有些软件平台包含各类文本挖掘技术，例如的软件软件的等。现有文本挖掘技术的不断发展和改良，有效地减少审计人员的审计的异常性和趋势性需求，需要通过文本简化处理的中间文本数据进行深入挖掘操作，包括词频统计文本分类文本聚类文本相似度分析时态文本分析以及关联分析等技术。这些技术的实现往往依靠算法来支持。现有的技术方法包括是词频统计，现阶段的主要技术手段为技术。是文本分类，传统的分类算法包括贝叶斯算法算法支持向量机等，改良的文本大数据背景下审计领域应用文本挖掘的探究审计论文掘框架，将审计目的和文本挖掘方法进行匹配，丰富文本挖掘研究。文本挖掘在审计领域中的应用价值文本数据具有海量无规则有噪声等特点，但是除文本本身能够带给使用者直观的信息外，文本数据还可以提供隐含其中且更有价值的信息，包括趋势规律变化以及内在联系。大数据背景下审计领域应用文本挖掘的探究审计论文。将审计需求与现有文本挖掘技术结合将给审计人员技术，解释两种技术的原理以及使用方法，最后通过扶贫工作的具体案例向我们展示相似度分析和标签云技术的强大应用。而武凯文运用文本挖掘技术中的关联分析分析上市公司的交易网络和审计费用盈余质量的关系，拓宽审计领域文本挖掘的应用渠道。大数据背景下审计领域应用文本挖掘的探究审计论文。综上所述，数据挖掘是大数据时代挖掘数据，获取有价值信息的关键步掘技术，可以高效率地实现信息挖掘，节省人力物力，还可以有效避免因人工因素导致的数据遗漏等情况。因此，在进行文本挖掘之前，相关审计工作人员应该明确审计需求，进而选择适宜的技术手段。还有部分学者研究文本挖掘在具体领域中应用。谭章禄彭胜男和王兆刚利用软件对数据库中的有关文本挖掘的研究文献进行聚类分析，分析结果显示国内对于文本数见的提出提供支持。对于文本数据的异常性分析能够有效提高审计效率。是趋势性需求。趋势性需求是文本挖掘的第层面的需求。文本数据中隐含的趋势性信息，可能是企业未来的发展管理层的期望企业的风险趋向合同金额波动等，往往使得审计工作者了解被审计单位的整体态势，把握被审计单位的整体风险水平，有利于审计重要性水平的确定，从而更有效率地开展审计工作。审计关系，拓宽审计领域文本挖掘的应用渠道。文本挖掘的有效实现需要明确地知道文本挖掘的需求，即为什么要对些文本数据进行挖掘。在审计领域中，文本挖掘的需求可以分成以下种是文本简化需求。文本简化需求是文本挖掘的第层面需求。面对海量的文本数据，审计人员想要快速获取信息的难度较大，文本数据的无规则性和噪声使得审计人员无法快速地观察出问题所在，因此对学者研究文本挖掘在具体领域中应用。谭章禄彭胜男和王兆刚利用软件对数据库中的有关文本挖掘的研究文献进行聚类分析，分析结果显示国内对于文本数据预处理文本挖掘具体应用是研究热点。文本挖掘在审计领域中的应用和研究也属于具体研究领域的部分，目前，国内学者主要集中文本挖掘方法在审计领域的具体应用与文本挖掘框架的研究。张志恒和成雪娇通选择之后的第步文本挖掘操作。综上所述，数据挖掘是大数据时代挖掘数据，获取有价值信息的关键步骤，文本数据作为非结构数据中浓墨重彩的笔，不可避免地得到了各界学者的关注。大部分学者集中关注文本挖掘技术的优化和具体应用，也有学者注重文本挖掘的总体框架。审计领域也不例外。但是文本挖掘技术的应用需要据需求而用，而在此主题上的研究较少。因此，本文在前