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以文字探勘技術探討臺灣上市公司之關鍵查核事項資訊內涵與財務績效之關聯性

為了解決進擊的巨人第五季預告的問題，作者吳岱螢 這樣論述：

我國於西元2016年參酌國際審計準則第701號（ISA 701「Communicating Key Audit Matters in the Independent Auditor's Report)」）後，於同年4月12日發布了審計準則公報第58號「查核報告中關鍵查核事項之溝通」，會計師依該公報之規定應依其專業之判斷揭露查核公司之關鍵查核事項(Key Audit Matters)，以降低審計預期落差並提高資訊透明度，惟部分無專業背景之投資人於閱讀查核報告時，對該內容仍有理解上之困難。在人工智慧與機器學習蓬勃發展之時代，相關技術之運用已成為各產業之趨勢，而文字探勘技術中的情感分析運用在波動性

大且資訊較不透明的虛擬貨幣、房地產之未來價格預測上都有著亮眼的成績，故本研究欲以文字探勘技術來探討關鍵查核事項所隱含之情緒向性與企業之財務績效間之關聯性，以提供投資人另一更直觀的參考指標。本研究採用Google所開發之自然語言處理預訓練的模型(Bidirectional Encoder Representation from Transformer；BERT)，對我國上市公司於西元2016年至2018年間發布之會計師查核報告中的關鍵查核事項，以文字探勘之方式萃取其情緒向性，以前兩年之關鍵查核事項共3,366筆中的80%作為訓練樣本，20%作為驗證樣本訓練BERT模型，再以2018年度807家上

市公司之1,527筆關鍵查核事項作為預測樣本後進行分析，探討該情緒向性與公司財務績效間之關聯性，本研究之實證結果如下：一、關鍵查核事項之情緒向性與當年度之市場績效成正相關。二、關鍵查核事項之情緒向性與下一年度之市場績效成正相關。三、關鍵查核事項之情緒向性與當年度之會計績效並無顯著相關。四、關鍵查核事項之情緒向性與下一年度之會計績效成正相關。