典型文献
基于深度学习的责任审计系统研究
文献摘要：
责任审计对于办事机关事件约束起到积极作用,如何运用技术手段提升审计的效果是业界研究的重点工作.本文结合信息检索(IR)和自然语言处理(NLP)科学的"字典查找"方法来检测单词拼写错误,协助审计团队进行文件分析,实现责任审计的目的,该系统解决在文档发布、报告或审核活动的真实证据之前,必须经过编辑阶段以纠正是否存在错误和不足,系统基于流深度学习算法、字典查找方法有效地根据词汇资源确定单词的正确或错误,证明已开发的字符串匹配方法可以正确、快速地纠正单词书写错误.
文献关键词：
信息检索;深度学习算法;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
史红刚
作者机构：
西安医学院,陕西 西安 710021
文献出处：
引用格式：
[1]史红刚-.基于深度学习的责任审计系统研究)[J].自动化技术与应用,2022(05):68-70,79
A类：
B类：
责任审计,办事,事机,运用技术,重点工作,信息检索,自然语言处理,NLP,字典,单词,拼写错误,文件分析,文档,须经,深度学习算法,查找方法,词汇资源,定单,字符串匹配,匹配方法
AB值：
0.370012
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