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1、基于企业社会责任报告的创新性研究 报告人 周辉 01 论题简介 02 主要内容 01 论题简介 01 前言 中国企业发布社会责任报告的历史不长 但其受关注的程度在迅速提升 为鼓励和促进更多企业编制和发布高水平社会责任报告 推动中国企业社会责任报告健康发展 我们对中国2009年 2016年期间发布的社会责任报告进行统计 分类 入库 评估 进行了系统和全面研究 目前对企业社会责任研究主要是对结构参数 技术参数和对象参数等方面对报告进行定位和分类 01 前言 01 前言 通过对企业社会责任报告的研究 可以为国内外各界人士构建一个了解中国社会责任报告整体状况 学习和借鉴企业社会责任信息 披露优秀实践的
2、专业平台 可以发挥社会责任研究咨询机构的专业优势 帮助中国企业提升编制与发布社会责任报告的能力 可以推动企业与利益相关方的良好沟通 以实现中国企业社会责任绩效的持续提升 01 研究背景 企业社会责任报告作为一种综合性的非财务报告 是企业就其经济活动对社会特定利益群体及整体产生的经济 环境和社会影响进行沟通的过程 也是企业履行社会责任的综合反映 企业社会责任报告既是企业了解和回应利益相关方诉求和期望的结果 又是企业与利益相关方沟通交流的过程 既是利益相关方评价企业履行社会责任绩效的重要依据 又是企业深入推进社会责任管理的重要工具 01 研究背景 进入21世纪以来 社会责任报告的价值日益为企业所认
3、可和重视 全球企业发布报告的数量稳步大幅度增长 这种态势在2009年表现得尤为突出 根据 WTO经济导刊 企业社会责任发展中心监测数据显示 在2009年 中国大陆发布的社会责任报告数量为582份 超过了历年发布报告数量的总和 01 研究背景 01 研究现状及意义 目前对于企业社会责任的研究主要集中在结构完整性 内容实质性 绩效可比性这些方面 而对报告的创新性研究相对较少 所以针对这方面的研究还是比较有现实意义的 01 研究目的 02 主要内容 02 为了找出相似的文章 需要用到 余弦相似性 下面 我举一个例子来说明 什么是 余弦相似性 为了简单起见 我们先从句子着手 句子A 我喜欢看报告 不喜
4、欢看电影 句子B 我不喜欢看报告 也不喜欢看电影 所以怎样才能计算上面两句话的相似程度 基本思路是 如果这两句话的用词越相似 它们的内容就应该越相似 因此 可以从词频入手 计算它们的相似程度 同企业不同年份文本相似性比较 02 第一步 分词 句子A 我 喜欢 看 报告 不 喜欢 看 电影 句子B 我 不 喜欢 看 报告 也 不 喜欢 看 电影 02 第二步 列出所有的词 我 喜欢 看 报告 电影 不 也 02 第三步 计算词频 句子A 我1 喜欢2 看2 报告1 电影1 不1 也0 句子B 我1 喜欢2 看2 报告1 电影1 不2 也1 02 第四步 写出词频向量 句子A 1 2 2 1 1
5、1 0 句子B 1 2 2 1 1 2 1 02 数学家已经证明 余弦的这种计算方法对n维向量也成立 假定A和B是两个n维向量 A是 A1 A2 An B是 B1 B2 Bn 则A与B的夹角 的余弦等于 02 使用这个公式 我们就可以得到 句子A与句子B的夹角的余弦 余弦值越接近1 就表明夹角越接近0度 也就是两个向量越相似 这就叫 余弦相似性 所以 上面的句子A和句子B是很相似的 02 由此 我们就得到了 找出相似文章 的一种算法 02 但是 上述只是最基本的文本相似性算法 还需要考虑文本的语义结构 就像测试语句1一样 如果用上述算法 相似性基本为1 但两者的实际语句含义完全不一样 02 D
6、ao ILin等人 1998 提出的观点是 目前 国内外对语义相似度的研究大致可分为两类 1 利用语义词典如WordNet HowNet中的同义词或义原组成的树状层次体系结构 通过计算两个概念之间的信息嫡或语义距离 计算概念间语义相似度 2 利用语料库统计的方法 根据两个概念在上下文中出现的频率 得到相关性的特征向量 用向量的夹角余弦来计算概念间语义相似度 同行业文本相似性比较 02 基于语义分析的文本相似性方法 02 全行业文本相似性研究 在计算相似度的时候 不但考虑语义信息 还将语句的语法结构加进来 涉及的语法结构主要从 方面来进行考虑 具有相同语法结构的词语集合间的相似度 两个语句中所包含的语法结构的相似性 经过分词后的词组在语句中出现的位置的相似性 02 语法结构提取方法 1 使用软件对语句进行分词处理以及语法解析 得到最基本的词语或短语的词性标注 进一步分析以上获得的结果 通过逐层解析以及句法树分析的方式把已经标注好语法词性的词语或短语进行抽取与归纳 抽取出语句的组成结构类型 例如简单从句类型和动词短语类型等 3 最后把具有相同语法结构类型的词语或短句 存放在相应结构类型的集合中 形成不同的语法结构集合 例如简单从句类型集合 名词性从句类型集合和动词短语类型集合等 实现对语句的语法组成结构的分析 参考文献 谢谢观赏 THANKYOU
