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3382024，60（4）ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用

基于深度学习和文本情感的上市公司财务舞弊识别方法

曹策，陈焰，周兰江

昆明理工大学信息工程与自动化学院，昆明650500

摘要：上市公司财务舞弊是指采用不当手段使会计信息失真的恶劣失信行为，对公司经营、经济发展和社会利益

产生负面影响。目前，更多研究关注于金融数字数据，对文本信息和深度学习算法的研究较少，因此提出了一种基

于深度学习并融合文本情感特征的上市公司财务舞弊识别方法。该方法首先对财务指标进行预处理，并使用Bi-

LSTM提取股评文本的情感特征。然后使用RCC（residual-cross-convolutional）并行网络进行财务舞弊识别，其采取

残差网络、交叉网络、卷积网络和长短期记忆网络并行的方式提取财务舞弊特征，并使用批标准化和全连接得到最

终的识别结果。实验结果表明，该方法在识别上市公司财务舞弊的任务上较其他模型取得了更好的效果，召回率和

AUC分别达到了88.46%和82.06%。

关键词：财务舞弊；文本情感特征；深度学习；残差网络；交叉网络

文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2305-0281

FinancialFraudRecognitionMethodforListedCompaniesBasedonDeepLearningandTextual

Emotion

CAOCe,CHENYan,ZHOULanjiang

FacultyofInformationEngineeringandAutomation,KunmingUniversityofScienceandTechnology,Kunming650500,

China

Abstract：Financialfraudoflistedcompaniesreferstotheuntrustworthybehaviorofdistortingaccountinginformation

byimpropermeans,whichhasanegativeimpactoncompanyoperations,economicdevelopment,andsocialinterests.At

present,moreresearchfocusesonfinancialdigitaldata,andlessresearchontextinformationanddeeplearningalgo-

rithms.Therefore,afinancialfraudrecognitionmethodforlistedcompaniesbasedondeeplearningandtextualemotional

featureisproposed.Firstly,themethodselectsandpreprocessesthefinancialindicators,andusesBi-LSTMtoextractthe

emotionalfeaturesofthestockreviewtext.Then,themethodusestheRCC(residual-cross-convolutional)parallelnet-

worktorecognizefinancialfraud.Thenetworkusesresidualnetwork,crossnetwork,convolutionalnetworkandlong

short-termmemorynetworktoextractfinancialfraudfeaturesinparallel,andusesbatchnormalizationandfullconnec-

tiontoobtainthefinalrecognitionresult.Theexperimentresultsshowthatthismethodachievesbetterresultsthanother

models