基于自然語言的會(huì)計(jì)事項(xiàng)智能判斷方法研究*

中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院 吳龍庭 武漢科技大學(xué)城市學(xué)院 肖聰

基于自然語言的會(huì)計(jì)事項(xiàng)智能判斷方法研究*

中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院 吳龍庭 武漢科技大學(xué)城市學(xué)院 肖聰

近年來人工智能技術(shù)被廣泛地運(yùn)用于會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域，在財(cái)務(wù)報(bào)表舞弊、證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)和上市公司文檔分析等方面取得了重要進(jìn)展。智能化的會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)將不僅僅是賬務(wù)處理的工具，還能實(shí)時(shí)監(jiān)控、檢查和判斷財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)智能化的會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)，關(guān)鍵是讓計(jì)算機(jī)理解會(huì)計(jì)概念，具備應(yīng)用會(huì)計(jì)知識(shí)的能力。本文研究如何讓計(jì)算機(jī)辨別使用自然語言描述的會(huì)計(jì)事項(xiàng)，借助自然語言處理技術(shù)，在會(huì)計(jì)語料分析中提出詞移分析法，給出了一種判斷會(huì)計(jì)事項(xiàng)的智能方法。

會(huì)計(jì)智能化 會(huì)計(jì)信息化 會(huì)計(jì)語言理解 自然語言理解

人類社會(huì)進(jìn)入智慧信息時(shí)代，計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)成為人們工作和生活必不可少的資源和工具。以大智移云（大數(shù)據(jù)、智能化、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算）為代表的現(xiàn)代化信息處理技術(shù)推動(dòng)著會(huì)計(jì)由電算化向信息化轉(zhuǎn)型。電算會(huì)計(jì)實(shí)現(xiàn)了憑證的自動(dòng)登賬和財(cái)務(wù)報(bào)告的半自動(dòng)化編制，使會(huì)計(jì)人員成功地?cái)[脫了枯燥的手工賬。進(jìn)入21世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、多媒體等領(lǐng)域出現(xiàn)的重大突破，讓人們對(duì)計(jì)算機(jī)財(cái)務(wù)軟件替代會(huì)計(jì)人員工作有了更高的期許。人們希望財(cái)務(wù)軟件能智能化地理解數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)。

一、會(huì)計(jì)核算智能化問題簡述

會(huì)計(jì)核算智能化研究起始于21世紀(jì)。張永雄（張永雄，2002）很早就指出會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸入方式需要改革，他認(rèn)為電算化財(cái)務(wù)軟件的輸入方式是圍繞著手工賬務(wù)處理程序設(shè)計(jì)的，這種對(duì)手工賬的直接模擬不能充分發(fā)揮信息系統(tǒng)的作用，應(yīng)在財(cái)務(wù)軟件中引入智能憑證處理模塊，讓計(jì)算機(jī)能根據(jù)原始憑證直接生成記賬憑證。謝琨（謝琨，2003）借鑒人工智能中專家系統(tǒng)的概念，提議構(gòu)建財(cái)務(wù)和會(huì)計(jì)領(lǐng)域的專家系統(tǒng)。他認(rèn)為會(huì)計(jì)專家系統(tǒng)應(yīng)分為財(cái)務(wù)分析專家系統(tǒng)、合成專家系統(tǒng)、組合專家系統(tǒng)和財(cái)會(huì)知識(shí)傳授教育專家系統(tǒng)四類，對(duì)每一類系統(tǒng)都應(yīng)分別構(gòu)造其知識(shí)庫、推理機(jī)和解釋工具。他以租賃業(yè)務(wù)為例闡釋了如何給會(huì)計(jì)知識(shí)建立數(shù)學(xué)模型，但沒有實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的專家系統(tǒng)。王文蓮及其學(xué)生就會(huì)計(jì)智能化問題進(jìn)行了廣泛而深入的研究（高哲，2007；劉鵬，王文蓮，2009；王文蓮，2007；王文蓮，張明霞，2009），他們的研究結(jié)論可以歸納為三點(diǎn)：一是會(huì)計(jì)智能化是會(huì)計(jì)信息化的一部分，其發(fā)展必須與人工智能、云計(jì)算等先進(jìn)信息處理技術(shù)相結(jié)合；二是會(huì)計(jì)核算智能化的關(guān)鍵是實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的智能化和自動(dòng)化；三是他們提出了一種由經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)自動(dòng)生成記賬憑證的通用方法，其實(shí)質(zhì)是對(duì)每一類經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)都總結(jié)出其分錄編制規(guī)則，在業(yè)務(wù)發(fā)生時(shí)，由會(huì)計(jì)人員確認(rèn)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)，然后由計(jì)算機(jī)根據(jù)規(guī)則生成對(duì)應(yīng)分錄。該方法沒有完全解決由原始憑證直接生成記賬憑證這一問題，但比常規(guī)的記賬憑證編制方法要進(jìn)一步。蔣勇和王俊奇（蔣勇，王俊奇，2009）、王慧和洪輝（王慧，洪輝，2012）分別提出了財(cái)務(wù)智能和會(huì)計(jì)智能的概念。他們認(rèn)為智能是客觀對(duì)象運(yùn)用知識(shí)的能力，計(jì)算機(jī)在獲取數(shù)據(jù)以后，可以通過財(cái)務(wù)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，因此其具備會(huì)計(jì)智能和財(cái)務(wù)智能。研究人員的任務(wù)是如何讓計(jì)算機(jī)在此方面的智能水平不斷提高。王艦就當(dāng)前會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)所面臨的問題和未來的發(fā)展方向進(jìn)行了廣博而深入的思考（王艦，2013；王艦等，2011）。他認(rèn)為會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)應(yīng)以系統(tǒng)論、信息空間理論、人機(jī)系統(tǒng)理論為理論基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)庫技術(shù)、商務(wù)智能技術(shù)和新3I技術(shù)（物聯(lián)化，互聯(lián)化和智能化）為實(shí)現(xiàn)手段，在智能化、立體、動(dòng)態(tài)的原則上建立統(tǒng)一的會(huì)計(jì)信息平臺(tái)，然后再建立具體的會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)管理、資源管理、知識(shí)管理和決策支持系統(tǒng)。其他學(xué)者對(duì)如何將物聯(lián)網(wǎng)、智能代理、人機(jī)交互、嵌入式、自然語言理解等技術(shù)與會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)相結(jié)合也做了很多有價(jià)值的思考（陳宋生等，2013；李叢叢，2010；劉繼，2004；毛元青，劉海玲，2015；彭江平，2005；張亞蘭，2016）。

從目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)與人工智能技術(shù)相結(jié)合是大勢(shì)所趨，如何讓計(jì)算機(jī)具備會(huì)計(jì)職業(yè)判斷能力是實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)核算智能化的關(guān)鍵。解決這一問題的思路有兩種，第一種是從實(shí)務(wù)角度出發(fā)，會(huì)計(jì)人員進(jìn)行職業(yè)判斷以原始憑證為依據(jù)，在確認(rèn)原始憑證數(shù)量齊全、形式完整、內(nèi)容合法有效后，根據(jù)會(huì)計(jì)專業(yè)知識(shí)編制相關(guān)記賬憑證。讓財(cái)務(wù)軟件代替人完成這一過程，必須借助計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)，用攝像頭或光電掃描設(shè)備對(duì)原始憑證進(jìn)行掃描，使用智能算法識(shí)別出原始憑證上的有效信息，根據(jù)會(huì)計(jì)確認(rèn)規(guī)則判斷經(jīng)濟(jì)事項(xiàng)是否發(fā)生，應(yīng)如何處理。第二種思路是從專家系統(tǒng)的角度出發(fā)，未來的會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)將不僅僅是一種辦公工具，它還會(huì)是用戶身邊的一位“資深”財(cái)務(wù)專家。它不僅能進(jìn)行賬務(wù)處理，還能使用文字、圖像、語音甚至表情與用戶進(jìn)行溝通和交流，回答用戶的各種提問。這樣的會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)更像一個(gè)為普通大眾提供專業(yè)會(huì)計(jì)服務(wù)的機(jī)器人。實(shí)現(xiàn)這樣的會(huì)計(jì)專家系統(tǒng)，關(guān)鍵是讓計(jì)算機(jī)理解會(huì)計(jì)人員的語言，讓計(jì)算機(jī)能“聽懂”會(huì)計(jì)人員的話，并進(jìn)行相應(yīng)的回答。本文從第二種角度研究會(huì)計(jì)智能化問題。

二、會(huì)計(jì)語言分析的原理

使用自然語言描述會(huì)計(jì)事實(shí)，如“紅宇公司使用銀行存款100萬元購入一臺(tái)機(jī)器設(shè)備”，根據(jù)專業(yè)知識(shí)會(huì)計(jì)人員能判斷出該條語句描述的會(huì)計(jì)事項(xiàng)是“購入固定資產(chǎn)”，會(huì)計(jì)主體是“紅宇公司”，發(fā)生金額為“100萬元”，應(yīng)編制會(huì)計(jì)分錄“借記：固定資產(chǎn)100萬，貸記：銀行存款100萬”。讓計(jì)算機(jī)也做出同樣的判斷，在現(xiàn)有技術(shù)條件下是很困難的，本文的研究目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)能正確判斷出文本所描述的經(jīng)濟(jì)事項(xiàng)，至于其他的判斷結(jié)果留作后續(xù)研究。

理解自然文本所表達(dá)的內(nèi)容和思想是人工智能的一個(gè)研究方向，稱之為自然語言理解。完成自然語言理解任務(wù)通常要經(jīng)過詞法分析、句法分析和語義分析三個(gè)步驟。詞法分析是對(duì)自然文本進(jìn)行詞一級(jí)的處理，最常見的詞法處理是對(duì)句子進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注。對(duì)上述例句進(jìn)行分詞得到字符序列。在這個(gè)序列中，詞語被分割出來并被標(biāo)上詞性，供后續(xù)的句法和語義分析使用。

句法分析是分析句子的組成結(jié)構(gòu)。根據(jù)漢語語法，漢語的每個(gè)句子都可以分成多個(gè)成分，每個(gè)成分之間有一定的句法關(guān)系，這種句法關(guān)系大致可歸納為五種：主謂結(jié)構(gòu)、補(bǔ)充機(jī)構(gòu)、動(dòng)賓結(jié)構(gòu)、偏正結(jié)構(gòu)和并列結(jié)構(gòu)。句法分析的任務(wù)是對(duì)輸入的詞語序列判斷其構(gòu)成是否合乎給定的語法，分析出合乎語法句子的句法結(jié)構(gòu)。由上到下對(duì)例句進(jìn)行分析，“紅宇公司”是“使用銀行存款100萬元購入一臺(tái)機(jī)器設(shè)備”的主體，所以這兩種成分之間的關(guān)系是主謂結(jié)構(gòu)；“使用銀行存款100萬元”是修飾和說明“購入一臺(tái)機(jī)器設(shè)備”這一行為的，所以這兩種成分之間是偏正結(jié)構(gòu)；“銀行存款100萬元”是動(dòng)詞“使用”的賓語，所以這兩者是動(dòng)賓結(jié)構(gòu)如圖1所示。完成詞法和句法分析后，開始進(jìn)行語義分析。

圖1 句法分析結(jié)果圖

理解句子的語義是自然語言理解的目的，詞法和句法分析是語義理解的基礎(chǔ)。當(dāng)前，漢語的詞法和句法分析技術(shù)已趨于完善，但語義分析技術(shù)還不成熟。通用的、高質(zhì)量的漢語語義理解系統(tǒng)還沒有誕生，如何讓計(jì)算機(jī)正確完整地理解人類生活工作中的語言仍然是一個(gè)有待深入研究的課題。語義分析的基礎(chǔ)是語料庫，語料庫是存放語言材料的數(shù)據(jù)庫，庫中的文本通常都經(jīng)過人工或機(jī)器的整理，具有統(tǒng)一的格式與標(biāo)記。對(duì)語料庫中的文本進(jìn)行分析、處理和統(tǒng)計(jì)，可以歸納出某類文本的共同特征，使用這些特征就能對(duì)未知文本進(jìn)行辨別和分析。比如說為了判定例句所描述的會(huì)計(jì)事項(xiàng)，我們分別建立“購入固定資產(chǎn)”和“取得短期借款”兩個(gè)語料庫，如圖2所示。其中，“購入固定資產(chǎn)”語料庫中的句子是描述“購入固定資產(chǎn)”事項(xiàng)的，“取得短期借款”語料庫中的句子是描述“借入短期借款”事項(xiàng)的。

圖2 語料庫示例圖

不對(duì)這兩個(gè)語料庫中的語料進(jìn)行嚴(yán)格的詞法和句法特征的統(tǒng)計(jì)，單憑直感，我們就能觀察到“使用-＞銀行存款”、“購入-＞一”、“機(jī)器-＞設(shè)備”這樣的詞移（詞語轉(zhuǎn)移，這一概念的定義見后文）在“購入固定資產(chǎn)”語料庫中出現(xiàn)的較多，而在“取得短期借款”語料庫中出現(xiàn)得較少；而“從-＞銀行”、“獲取-＞短期”、“存入-＞銀行”這樣的詞移在“取得短期借款”語料庫中出現(xiàn)得較多，而在“購入固定資產(chǎn)”語料庫中出現(xiàn)得較少。也就是說人們?cè)诿枋觥百徺I固定資產(chǎn)”這一事實(shí)時(shí)，經(jīng)常使用“使用-＞銀行存款”、“購入-＞一”、“機(jī)器-＞設(shè)備”這樣的詞語組合，而不常使用“向-＞銀行”、“獲取-＞短期”、“存入-＞銀行”這樣的詞語組合。而對(duì)描述“取得短期借款”的情況，則恰好相反。因此，若一條描述經(jīng)濟(jì)事項(xiàng)的句子（這個(gè)句子當(dāng)然既不在“購入固定資產(chǎn)”語料庫中，也不在“取得短期借款”語料庫中）包含“使用-＞銀行存款”、“購入-＞一”、“機(jī)器-＞設(shè)備”這三個(gè)詞移，而不包含“從-＞銀行”、“獲取-＞短期”、“存入-＞銀行”這三個(gè)詞移，我們就有理由推斷這條語句描述的是購入固定資產(chǎn)事項(xiàng)，而不是取得短期借款事項(xiàng)。例句正好就是這種情況。下面，我們將這種判斷會(huì)計(jì)事項(xiàng)的方法一般化。

會(huì)計(jì)事項(xiàng)的種類很多，但畢竟是有限的。為每一種會(huì)計(jì)事項(xiàng)都建立語料庫，就能判斷所有的會(huì)計(jì)事項(xiàng)。劃分會(huì)計(jì)事項(xiàng)的種類可以有粗有細(xì)，比如說“支付管理費(fèi)用”這一事項(xiàng)，可以單獨(dú)作為一類，也可以進(jìn)一步劃分為“使用現(xiàn)金支付管理費(fèi)用”類和“使用銀行存款支付管理費(fèi)用”兩個(gè)小類。類別劃分得越細(xì)，則判斷結(jié)果越清楚，但出現(xiàn)誤判的幾率也會(huì)增大。對(duì)語料庫中的句子進(jìn)行分詞，將分割好的詞語按照它們?cè)诰渥又谐霈F(xiàn)的順序依次編號(hào)，如圖3（以圖2購入固定資產(chǎn)語料庫中第一條句子為例）。

圖3 加上編號(hào)的句子分詞

我們將句子中出現(xiàn)的第一個(gè)詞語稱之為首詞，用I0表示。將句子中連續(xù)出現(xiàn)的兩個(gè)詞語連在一起稱為詞語轉(zhuǎn)移組合，簡稱為詞移，用T表示，句子中出現(xiàn)的第i個(gè)詞移用Ti表示。采用這種詞移表示方法，一條句子形式上可以寫為I0T1T2…Tn。在圖3的例句中，首詞是“使用”，詞移一共有6個(gè)，分別是“使用→銀行存款”、“銀行存款→購入”、“購入→一”、“一→臺(tái)”、“臺(tái)→機(jī)器”、“機(jī)器→設(shè)備”，整條句子應(yīng)表示為I0T1T2T3T4T5T6，如圖4所示。

圖4 句子的詞移分析結(jié)果

假設(shè)有n種會(huì)計(jì)事項(xiàng)，每個(gè)會(huì)計(jì)事項(xiàng)用Ai（i=1，2，…，n）表示。根據(jù)條件概率的定義，一條句子描述的會(huì)計(jì)事項(xiàng)屬于Ai類的概率是P（I0T1T2…Tn|Ai）。假定句子中詞移出現(xiàn)的概率與詞移在句子中的位置無關(guān)，也就是說如果一個(gè)句子包含“機(jī)器”這個(gè)詞，那么“機(jī)器”這個(gè)詞后邊接“設(shè)備”這個(gè)詞的概率與“機(jī)器”這個(gè)詞在句子中的位置無關(guān)，我們可得P

如果Ai的語料庫中包含I0和Ti，則P（I0|Ai）和P（Ti|Ai）（i=1, 2，……，n）可用語料庫中I0和Ti出現(xiàn)的頻率近似代替；如果不包含，表示I0和Ti對(duì)判斷句子是否屬于Ai不起作用，令P（I0|Ai）和P（Ti|Ai）等于1。我們將Ai語料庫中出現(xiàn)的所有I0和Ti統(tǒng)稱為會(huì)計(jì)事項(xiàng)Ai的特征，I0和Ti的P（I0|Ai）和P（Ti|Ai）值越大，表示它們代表Ai的特征性越顯著。下面我們說明如何判斷未知語料所描述的會(huì)計(jì)事項(xiàng)。設(shè)X為未知語料，對(duì)所有會(huì)計(jì)事項(xiàng)Ai，計(jì)算X包含Ai特征的數(shù)量，如果只有一個(gè)會(huì)計(jì)事項(xiàng)Aj最多，則判定X描述的就是Aj。如果有多個(gè)會(huì)計(jì)事項(xiàng)并列最多，則計(jì)算式（1），P（I0T1T2…Tn|Ai）值最大的會(huì)計(jì)事項(xiàng)就是X描述的事項(xiàng)。整個(gè)的判斷過程可以用圖5表示。

圖5 自然文本的會(huì)計(jì)事項(xiàng)判斷流程

三、實(shí)驗(yàn)研究

辨別會(huì)計(jì)事項(xiàng)需要會(huì)計(jì)語料庫。在自然語言處理中，語料庫分為通用和專用兩種。通用語料庫是按照事先確定好的標(biāo)準(zhǔn)，將每個(gè)子類的文本按照一定的比例收集到一起的語料庫，著名的通用語料庫有美國Brown大學(xué)開發(fā)的Brown語料庫，賓夕法尼亞大學(xué)開發(fā)的Penn TreeBank語料庫，北京大學(xué)語料庫等。專用語料庫是指為了某種專門目的，只采集某一特定領(lǐng)域、特定地區(qū)、特定時(shí)間、特定語體類型的語料構(gòu)成的語料庫，如新聞?wù)Z料庫、科技語料庫等。本文構(gòu)建的會(huì)計(jì)事項(xiàng)語料庫屬于專用語料庫，我們的構(gòu)建方法分為兩步，第一步從會(huì)計(jì)學(xué)相關(guān)教材中收集會(huì)計(jì)事項(xiàng)的原始語料。原始語料要求是一條句子，能清楚地描述一項(xiàng)會(huì)計(jì)事實(shí)，最多只包含一項(xiàng)數(shù)據(jù)；第二步使用原始語料生成擴(kuò)展語料，首先對(duì)原始語料分詞，然后使用同義詞詞典找到原始語料中每個(gè)詞的同義詞，用同義詞依次代換原始語料中的詞，得到新語料。如果新語料沒有語病，描述的是同一會(huì)計(jì)事項(xiàng)，將其保留作為擴(kuò)展語料，否則丟棄。在得到原始語料和擴(kuò)展語料后，我們從中隨機(jī)抽出5%作為測(cè)試語料，其余的部分作為該會(huì)計(jì)事項(xiàng)的語料庫。以“使用銀行存款支付管理費(fèi)用”為例，我們從會(huì)計(jì)學(xué)教材中找到9條原始語料，如圖6所示。在這些語料中，為了簡化技術(shù)處理，我們?nèi)コ恕澳彻尽?、“某企業(yè)”這樣的會(huì)計(jì)主體信息，將涉及的金額統(tǒng)統(tǒng)用1萬元代替（這一類信息屬于文本中的命名實(shí)體，命名實(shí)體識(shí)別是自然語言處理中一個(gè)專門的研究方向，為了簡化實(shí)驗(yàn)，本文避開了這部分內(nèi)容）。顯然，這對(duì)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)方法是否有效影響不大。

圖6 “使用銀行存款支付管理費(fèi)用”原始語料

以第1條句子為例，使用NLPIR分詞工具對(duì)其進(jìn)行分詞，根據(jù)哈爾濱工業(yè)大學(xué)發(fā)布的同義詞詞林?jǐn)U展版，我們找到圖6中各個(gè)詞的同義詞。以“使用”為例，它的同義詞有“使用、應(yīng)用、利用、采用、施用、運(yùn)用、行使、役使、使役、使喚、動(dòng)用、運(yùn)用采取、用到”。用這些同義詞相互代換，得到一系列擴(kuò)展語句，剔除掉其中有語病的句子，得到擴(kuò)展語料。對(duì)圖6中的句子都進(jìn)行這樣的處理，最后得到該事項(xiàng)的語料庫和測(cè)試樣本。

按照上述方法，筆者從湯湘希主編的《會(huì)計(jì)學(xué)》、《會(huì)計(jì)學(xué)學(xué)習(xí)指導(dǎo)書》和湖北省會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)編的《會(huì)計(jì)從業(yè)資格考試習(xí)題集》中篩選出199條語料，總計(jì)描述63種會(huì)計(jì)事項(xiàng)。大部分會(huì)計(jì)事項(xiàng)包含的語料很少，不利于生成合格的語料庫，我們將它從樣本中剔除，這樣總共選出7類會(huì)計(jì)事項(xiàng)，這7類會(huì)計(jì)事項(xiàng)每個(gè)至少包含9條“種子”語料，所建立的語料庫信息如表1所示。

表1 會(huì)計(jì)事項(xiàng)語料庫的統(tǒng)計(jì)信息

在各個(gè)語料庫中，我們分別統(tǒng)計(jì)語料庫的首詞頻率向量和詞移頻率矩陣。首先統(tǒng)計(jì)首詞頻率向量，將語料庫中出現(xiàn)的首詞用向量B=［b1，b2，…,bt，］來表示，其中bj表示順序出現(xiàn)的第j個(gè)首詞，t為語料庫中出現(xiàn)的首詞總數(shù)。設(shè)bj在語料庫中作為首詞總共出現(xiàn)了cj次，則cj/（c1+c2+…+ct）表示bj在語料庫中出現(xiàn)的頻率，令uj=cj/（c1+c2+…+ct），則向量U=［u1，u2，…，ut］是語料庫中的首詞頻率向量。下面統(tǒng)計(jì)詞移頻率矩陣。

設(shè)會(huì)計(jì)事項(xiàng)的語料庫總共包含s個(gè)不同的詞語，將它們用詞向量D=［d1，d2，…，dk，…，ds］表示，其中dk表示語料庫中順序出現(xiàn)的第k個(gè)詞，我們定義會(huì)計(jì)事項(xiàng)的詞移頻數(shù)矩陣如下：

其中mij表示詞移di→dj在語料庫中出現(xiàn)的次數(shù)，將矩陣M歸一化得到詞移頻率矩陣如下：

表2 樣本測(cè)試結(jié)果

會(huì)計(jì)智能化是會(huì)計(jì)信息化的一個(gè)重要研究方向。如果能實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的智能化與自動(dòng)化，將是會(huì)計(jì)信息處理技術(shù)的一個(gè)新突破。本文首先回顧了會(huì)計(jì)智能化研究的歷程，指出了會(huì)計(jì)核算智能化研究中的關(guān)鍵問題，然后在會(huì)計(jì)語言理解中引入自然語言處理技術(shù)，提出了語料分析的詞移分析法，給出了一種判斷會(huì)計(jì)事項(xiàng)的方法，最后通過實(shí)驗(yàn)證明該方法是合理有效的。

*本文系國家社科青年基金項(xiàng)目“現(xiàn)代企業(yè)管理層信息披露測(cè)評(píng)體系的國際比較研究”（項(xiàng)目編號(hào)：10CGL010）橫向課題“紅宇公司管理信息系統(tǒng)開發(fā)”（課題編號(hào)：32516111002）階段性研究成果。

［1］陳宋生、張永冀等：《云計(jì)算、會(huì)計(jì)信息化轉(zhuǎn)型與IT治理》，《會(huì)計(jì)研究》2013年第7期。

［2］劉勤、常葉青、劉梅玲等：《大智移云時(shí)代的會(huì)計(jì)信息化變革》，《會(huì)計(jì)研究》2014年第12期。

［3］王艦、朱玲霞、王東娣：《嵌入式智能化會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)淺探》，《財(cái)會(huì)通訊》（綜合·上）2011年第6期。

［4］毛元青、劉海玲：《“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的管理會(huì)計(jì)信息化探討》，《會(huì)計(jì)研究》2015年第11期。

［5］吳勝、張智光：《淺析未來智能財(cái)務(wù)軟件體系結(jié)構(gòu)》，《中國管理信息化》2007年第10期。

［6］張永雄：《會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)入口環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)模式的改革》，《中國會(huì)計(jì)電算化》2002年第8期。

［7］謝琨：《財(cái)務(wù)和會(huì)計(jì)智能系統(tǒng)研究簡析》，《中國會(huì)計(jì)電算化》2003年第2期。

［8］高哲：《基于ERP的應(yīng)收應(yīng)付智能化處理研究.天津商業(yè)大學(xué)》,天津商業(yè)大學(xué)2007年碩士學(xué)位論文。

［9］劉鵬、王文蓮：《會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)智能判斷研究》，《商業(yè)經(jīng)濟(jì)》2009年第3期。

［10］王文蓮：《會(huì)計(jì)信息化發(fā)展及其影響》，《上海立信會(huì)計(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)》2007年第6期。

［11］蔣勇、王俊奇：《論財(cái)務(wù)智能現(xiàn)狀及發(fā)展》，《宿州教育學(xué)院學(xué)報(bào)》2009年第2期。

［12］王慧、洪輝：《物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代會(huì)計(jì)信息化發(fā)展探析》，《財(cái)務(wù)與金融》2012年第1期。

［13］王慧、洪輝：《基于物聯(lián)網(wǎng)視角的會(huì)計(jì)智能化初探》，《財(cái)會(huì)通訊》（綜合·上）2012年第12期。

［14］王艦：《智能化立體動(dòng)態(tài)會(huì)計(jì)信息平臺(tái)研究》，中國海洋大學(xué)2013年博士學(xué)位論文。

［15］李叢叢：《信息技術(shù)環(huán)境下會(huì)計(jì)核算智能化探討》，《中國集體經(jīng)濟(jì)》2010年第2期。

［16］劉繼：《現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)中智能代理的應(yīng)用》，《經(jīng)濟(jì)師》2004年第11期。

［17］彭江平：《財(cái)務(wù)智能系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究》，《統(tǒng)計(jì)與決策》2005年第6期。

（編輯 張芬）