Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2017 |
Autor(a) principal: |
Cagol, Adriano |
Orientador(a): |
Valiati, João Francisco |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade do Vale do Rio dos Sinos
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
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Departamento: |
Escola Politécnica
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Palavras-chave em Inglês: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/7001
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Resumo: |
As demonstrações financeiras apresentam o desempenho financeiro das empresas e são uma importante ferramenta para análise da situação patrimonial e financeira, bem como para tomada de decisões de investidores, credores, fornecedores, clientes, entre outros. Nelas constam as notas explicativas que descrevem em detalhes as práticas e políticas de comunicação dos métodos de contabilidade da empresa, além de informações adicionais. Dependendo dos objetivos, não é possível uma correta análise da situação de uma entidade através das demonstrações financeiras, sem a interpretação e análise das notas explicativas que as acompanham. Porém, apesar da importância, a análise automática das notas explicativas das demonstrações financeiras ainda é um obstáculo. Em vista desta deficiência, este trabalho propõe um modelo que aplica técnicas de mineração textual para efetivar a extração de conceitos e a sumarização das notas explicativas, relativas à seção de principais práticas contábeis adotadas pela empresa, no sentido de identificar e estruturar os principais métodos de apuração de contas contábeis e a geração de resumos. Um algoritmo de extração de conceitos e seis algoritmos de sumarização foram aplicados sobre as notas explicativas das demonstrações financeiras de empresas da Comissão de Valores Mobiliários do Brasil. O trabalho mostra que a extração de conceitos gera resultados promissores para identificação do método de apuração da conta contábil, visto que apresenta acurácia de 100% na nota explicativa do estoque e do imobilizado e acurácia de 96,97% na nota explicativa do reconhecimento da receita. Além disso, avalia os algoritmos de sumarização com a medida ROUGE, apontando os mais promissores, com destaque para o LexRank, que no geral conseguiu as melhores avaliações. |