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<p>罗 维2017112809文献综述文献综述企业社会责任报告平衡性研究企业社会责任报告平衡性研究1contentcontent2CSR评价研究评价研究1前言前言4逻辑分析研究逻辑分析研究3情感分析研究情感分析研究5参考文献参考文献2 contents 前言前言CSR评价研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献 前言前言随着中国企业社会责任报告数量的迅猛增长，需要更多关注企业社会责任报告质量的提升，由于低质量的信息会妨碍利益相关者等人与企业进行有效的沟通，影响决策制定的正确性，所以需要保证企业所披露的信息具有高质量。质量体现的一方面有实质性、完整性等，另一方面就是语言表达上是否具有技术和方法，在情感和逻辑的表达上是否平衡。3 contents 前言前言CSR研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献 前言前言在收集的企业社会责任报告中，报告的语言表达大有不同，各个企业在措辞和方式上面有自己的一贯风格，因为企业社会责任信息并非具体化的量化信息，企业自身所处的行业不同，其措辞和表达方式会有不同侧重点，这就使得企业表达方式有不同程度地向情感和逻辑偏重，可以通过企业的偏重点了解企业背后的意图和动机。4 contents 前言CSR评价研究评价研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献 CSR评价研究评价研究目前国内外有关企业社会责任报告评价指标体系的研究大致可分为两个维度:社会责任内容维度和信息质量特征维度。l社会责任内容维度。社会责任内容指披露的范围和要素的描述。l 信息质量特征维度。信息质量特征是对披露内容的质量和深度的描述。5 contents 前言CSR评价研究评价研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献 CSR评价研究评价研究AbbottAbbott等(1979)借鉴上述研究得到财富500强企业年度报告的社会责任披露SID(Social Involve-ment Disclosure)指数，进一步探讨社会责任信息披露对企业绩效的影响。Trotman等(1981)对澳大利亚企业社会责任信息披露水平的测量使用了六大类指标，包括36个小类，发现规模越大、越强调长期决策、具有更高系统风险的公司表现出更高的社会责任信息披露水平。宋宋献献中中等(2007)采用包含六个信息质量特征的多维度框架对我国上市公司会计年报披露的社会责任信息进行了评价，但该研究仅仅是描述性分析，未进行定量研究。龚龚明明晓晓等(2009)综合了社会责任报告审核标准和社会责任报告的国际内容标准G3索引，初步构建了3R评价体系，为企业社会责任报告决策价值评价的实证研究提供可行的框架。社会责任内容维度信息质量特征维度6 contents 前言CSR评价研究评价研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献 CSR评价研究评价研究 就我国而言，CSR报告第三方鉴证是由企业自愿选择。2007年，润灵环球责任评级（RKS）成立，标志着我国拥有了独立的第三方权威CSR评级机构，RKS采用MCT评级体系，从整体性、内容性和技术性等多个方面将CSR报告分为不同等级。2010年，中国社会科学院经济学部企业社会责任研究中心牵头成立了中国社科院企业社会责任研究中心，该中心分别从报告编写的过程以及内容的实质性、完整性、平衡型，数据的可比性，形式的可读性以及报告创新性这七个方面，由专家对报告进行系统的评价。7 contents 前言CSR评价研究评价研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献 CSR评价研究评价研究李正和向锐（2007）通过对企业社会责任报告中定性与定量指标的不同赋值评价 CSR。郭岚（2014）将信息分为“量化”“非量化示例”“非量化简单”“信息”无四种，分别赋予 3、2、1、0 分，再通过加总后得出总分来评价 CSR。刘梦遥、赵静萱等（2015）将指标分为准则层、方案层和实施层，用层次分析法得到各指标权重，又用综合指数法评价林业企业的社会责任。孙承飞（2011）在 BSC 理论的基础上构建了与利益相关者有关的指标，并用层次分析法确定了指标权重，最后用模糊综合评价法得出企业社会责任总得分。张芹秀（2015）基于利益相关者视角，收集相关的财务数据，利用因子分析法对样本企业的 CSR 进行评价。评价方法8 contents 前言前言CSR研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献 情感分析方法情感分析方法基于词典的情基于词典的情感分析方法感分析方法基于语料库的基于语料库的情感分析情感分析方法方法基于机器学习基于机器学习的方法的方法9 contents 前言前言CSR研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献 基于词典的情感分析方法基于词典的情感分析方法WordNetHowNetGeneral Inquirer Lexicon中文情感词汇本体Word Net 是 Princeton 大学设计的一种基于认知语言学的英语词典。它按照单词的意义组成一个“单词的网络”，同义词网络 How Net（知网）是一个以汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象，以揭示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库Stone 等收集了 1 915 个褒义词和 2 293 个贬义词，并按照极性、强度、词性等打上不同的标签，对于词汇还列出不同的义项中文情感词汇本体是由大连理工大学信息研究室整理和标注的一个中文本体资源。该资源从不同角度描述了一个中文词汇或短语的词性、情感类别、情感强度以及极性等信息。（徐琳宏等，2008）10 contents 前言前言CSR研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献基于语料库的情感分析方法基于语料库的情感分析方法康 奈 尔 影 评 数 据 集 多视角问答MPQA NTCIR 多语言语料库Large数据集 由 IMDB 的电影评论构成，包含 篇 章 级 的1 000篇褒义评论和 1 000 篇贬义评论，句子级的 5331 个褒义句子和5331个贬义句子。但由于未进行更细粒度的标注，它不适合细粒度的情感分析的要求。MPQA语料库对 535 篇广泛来源的新闻进行了语句级人工标注，标出了情感文本的持有者、对象、极性、强度等要素。除了情感，还标注了情绪、推断、信念等。由英文、中文和日文新闻组成，训练集标注了意见持有者、意见持有者的所有意见、情感极性、根据系列主题预设的相关信息。（SEKIY et al，2007）该数据集包含有三个领域：宾 馆、MP3以 及 餐 馆，两 种 语言英语和汉语。平均每个领域有6000个句 子，因此比较适合训练语料较大的情况。11 contents 前言前言CSR研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献基于机器学习的方法基于机器学习的方法已经有大量的机器学习算法被用到文本情感分析领域，其中用的比较多的是分类、聚类和关联算法。常用文本分类方法如下：12 contents 前言前言CSR研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献基于机器学习的方法应用基于机器学习的方法应用1996年Joachims通过实验将朴素贝叶斯分类算法应用到新闻文档分类中，对20个电子新闻组，每组1000篇文章，总共万个文档的数据进行分类，朴素贝叶斯的分类结果达到89。Lang通过改进朴素贝叶斯分类算法，提出了Newsweeder系统，用于预测用户提供感兴趣的文章，并提供给用户阅读。Joachims详细分析了朴素贝叶斯分类算法与SVM支持向量机分类算法及最大熵分类算法的分类效果，虽然朴素贝叶斯算法的分类效果没有支持向量机算法的分类效果好，仍不失为一种有效地文本情感分类算法。13 contents 前言前言CSR研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献基于机器学习的方法应用基于机器学习的方法应用1998年，Dortmund大学的Joachims报道了将支持向量机用于文本分类的比较理想的实验结果。微软的Dumais和Carnegie Mellon大学的Yang等也先后进行了探索并得出了相近的实验结果。XiaolinShen和丁霄云等研究了支持向量机主动学习策略并将其用于文本分类。Joachims、王立梅等分别提出了训练直推式支持向量机和渐进直推式支持向量机学习算法。Mayy M等研究了支持向量机文本分类中采用各种文本模型所带來的影响。Marcelo Mendoza、Cristianini N等研究了语义核，提出了基于语义核的支持向量机文本分类器，并在核定义的特征空间实现潜在语义索引。Harun Uguz、平源、Chen Hua Li等对如何在支持向量机的学习过程中加入文本先验知识进行了研究。此外，研究者们还针对支持向量机用于文本分类时存在的各种不足进行了深入研究。14 contents 前言前言CSR研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献 自然语言逻辑自然语言逻辑 自然语言逻辑是逻辑和语言学相互作用、相互渗透的产物，是介于现代逻辑和形式语言学之间的交叉学科。它既不同于通常意义下的逻辑学，不属于纯逻辑;也不同于通常意义下的语言学，不属于纯语言学。就我国逻辑学界而言，首先提出要研究自然语言逻辑的是周礼全先生。早在1959年，周先生就在哲学研究第六期上发表了形式逻辑必须在马克思主义指导下大力修正一文，谈到形式逻辑的研究应和人的实际思维结合，应和语法修辞结合。他第一次提到“自然语言逻辑”这一概念是在1978年全国第一次逻辑讨论会上，他说:形式逻辑应该向自然语言的逻辑逐渐发展，实在是很有前途的。之后，他曾多次倡导自然语言逻辑的研究。15 contents 前言前言CSR研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献 自然语言逻辑自然语言逻辑语言逻辑，就是通过对自然语言的语形、语义与语用分析来研究自然语言中的推理的科学;传统逻辑和经典逻辉研究的主要是语形推理或语义推理，语言逻辑研究的则主要是语用推理所谓语用推理，就是指在推理中需要根据具体的语境因素补充或增加某些省略或缺失的前提才能得出真正的结论的推理。（胡泽洪.2003)16 contents 前言前言CSR研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献 语言逻辑推理算法语言逻辑推理算法语用逻辑的推理要结合语句的语境、及其上下文，可以运用到word2vec等算法。word2vec实际上包括两种不同的模型方法：lCBOW输入是周围词的词向量，输出是当前词的词向量，也就是说，通过周围的词来预测当前的词。lSkip-gram：输入是当前词的词向量，而输出是周围词的词向量。也就是说，通过当前词来预测周围的词。这两种模型都利用人工神经网络作为语用逻辑的推理方法。17 contents 前言前言CSR研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献 参考参考文献文献 1宋献中，龚明晓.社会责任信息的质量与决策价值评价上市公司会计年报的内容分析J.会计研究，2007 2Abbott W.F.，Monsen R J.On the Measurement of Corporate Social Responsibility:Self-Reported Disclosures as a Method of Measuring Corporate Social InvolvementJ.Academy of Management Journal,1979(3).3TrotmanK.T.Bradley G.W.Associations Between Social Responsibility Disclosure and Characteristics of Companies J.Accounting Organizations&amp;Society，1981(6).4李正，向锐.中国企业社会责任信息披露的内容界定、计量方法和现状研究J.会计研究，2007(7)5郭岚，内容分析方法与社会责任会计计量方法差异比较J.统计决策.201418 contents 前言前言CSR研究情感分析研究逻辑分析研究参考文献 参考文献参考文献6刘梦瑶、赵静宣.基于层次分析法的林业企业社会责任评价实证研究J.中国集体经济.20157孙承飞.基于BSC的农业企业社会责任绩效评价研究J.中国集体经济.20118张芹秀，利益相关者视角下企业社会责任绩效评价研究以我国化工行业上市公司为例J.会计之友.20159徐琳宏.情感语料库的构建和分析J.中文信息学报.200710胡泽洪，情感语料库的构建和分析J.学术研究.200319THANKSTHANKS20此课件下载可自行编辑修改，供参考！感谢您的支持，我们努力做得更好！</p>