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Sumarização e extração de conceitos de notas explicativas em relatórios financeiros: ênfase nas notas das principais práticas contábeis

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metadataTrad.dc.contributor.author Cagol, Adriano;
metadataTrad.dc.contributor.authorLattes http://lattes.cnpq.br/8454974458704441;
metadataTrad.dc.contributor.advisor Valiati, João Francisco;
metadataTrad.dc.contributor.advisorLattes http://lattes.cnpq.br/4658545839496086;
metadataTrad.dc.publisher Universidade do Vale do Rio dos Sinos;
metadataTrad.dc.publisher.initials Unisinos;
metadataTrad.dc.publisher.country Brasil;
metadataTrad.dc.publisher.department Escola Politécnica;
metadataTrad.dc.language pt_BR;
metadataTrad.dc.title Sumarização e extração de conceitos de notas explicativas em relatórios financeiros: ênfase nas notas das principais práticas contábeis;
metadataTrad.dc.description.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.;
metadataTrad.dc.description.abstract Financial statements present the financial performance of companies and are an important tool for analyzing the financial and equity situation, as well as for making decisions of investors, creditors, suppliers, customers, among others. These are listed explanatory notes that describe in detail how practices and policies of accounting methods of the company. Depending on the objectives, a correct analysis of the situation of a company on the financial statements is not possible without an interpretation and analysis of the footnotes. However, despite the importance, an automatic analysis of the footnotes to the financial statements is still an obstacle. In view of this deficiency, this work proposes a model that applies text mining techniques without the sense of identifying the main methods of calculating the accounting accounts, the reports in the footnotes, with concept extraction, as well as generating a summary that contemplates the main idea of these, through summarization. A concept extraction algorithm and six summarization algorithms are applied in financial statements of companies of Brazilian Securities and Exchange Commission. The work shows that concept extraction generates promising results for the identification of the method of calculating the accounting account, since it presents a 100% accuracy in the footnote of inventory and property, plant and equipment, and accuracy of 96.97% in the footnote on revenue recognition. In addition, it evaluates the algorithms for summarization with the ROUGE measure, pointing out the most promising ones, especially LexRank, which in general obtained the best evaluations.;
metadataTrad.dc.subject Mineração de textos; Sumarização automática; Extração de conceitos; Notas explicativas; Demonstrações financeiras; Demonstrações contábeis; Text mining; Automatic summarization; Concepts extraction; Footnotes; Financial statements; Accounting statements;
metadataTrad.dc.subject.cnpq ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação;
metadataTrad.dc.type Dissertação;
metadataTrad.dc.date.issued 2017-04-27;
metadataTrad.dc.description.sponsorship CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior;
metadataTrad.dc.rights openAccess;
metadataTrad.dc.identifier.uri http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/7001;
metadataTrad.dc.publisher.program Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada;


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