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

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Orientador(a) (dc.contributor.advisor)Valiati, João Francisco
Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes)http://lattes.cnpq.br/4658545839496086pt_BR
Autor(a) (dc.contributor.author)Cagol, Adriano
Autor(a) Lattes (dc.contributor.authorLattes)http://lattes.cnpq.br/8454974458704441pt_BR
Data de Disponibilização (dc.date.accessioned)2018-04-18T16:33:53Z
dc.date.available (dc.date.available)2018-04-18T16:33:53Z
Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued)2017-04-27
Abstract (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.en
Resumo (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.pt_BR
Agência de fomento (dc.description.sponsorship)CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
URI (dc.identifier.uri)http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/7001
Idioma (dc.language)pt_BRpt_BR
Nome da instituição (dc.publisher)Universidade do Vale do Rio dos Sinospt_BR
País da Instituição (dc.publisher.country)Brasilpt_BR
Departamento (dc.publisher.department)Escola Politécnicapt_BR
Sigla da Instituição (dc.publisher.initials)Unisinospt_BR
Programa (dc.publisher.program)Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicadapt_BR
Direitos de acesso ao documento (dc.rights)openAccesspt_BR
Assunto (dc.subject)Mineração de textospt_BR
Assunto (dc.subject)Sumarização automáticapt_BR
Assunto (dc.subject)Extração de conceitospt_BR
Assunto (dc.subject)Notas explicativaspt_BR
Assunto (dc.subject)Demonstrações financeiraspt_BR
Assunto (dc.subject)Demonstrações contábeispt_BR
Assunto (dc.subject)Text miningen
Assunto (dc.subject)Automatic summarizationen
Assunto (dc.subject)Concepts extractionen
Assunto (dc.subject)Footnotesen
Assunto (dc.subject)Financial statementsen
Assunto (dc.subject)Accounting statementsen
Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq)ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computaçãopt_BR
Título (dc.title)Sumarização e extração de conceitos de notas explicativas em relatórios financeiros: ênfase nas notas das principais práticas contábeispt_BR
Tipo de arquivo (dc.type)Dissertaçãopt_BR

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