Интеллектуальный анализ текста с использованием скрытого семантического анализа: иллюстрация к исследованию многолетних исследований 30 в JIS

Резюме

Большие данные представляют огромную проблему для бухгалтерской профессии сегодня. Эта проблема характеризуется, среди прочего, взрывным ростом неструктурированных данных, таких как текст. В последние годы появились новые методы интеллектуального анализа текста, которые превращают неструктурированные текстовые данные в полезную информацию. Критическая роль исследования информационных систем бухгалтерского учета (AIS) состоит в том, чтобы помочь профессии бухгалтера оценить и использовать эти методологии в контексте бухгалтерского учета. В этой статье вводится скрытый семантический анализ (LSA), метод интеллектуального анализа текста, который обнаруживает скрытые структуры в неструктурированных текстовых данных для исследовательского сообщества AIS. Подход, основанный на АЛП, используется для анализа исследований АИС, опубликованных в Журнале информационных систем (JIS) за последние годы 30. Исследования JIS служат подходящей областью анализа из-за предполагаемой необходимости контекстуализации объема исследований AIS. Темы исследований и тенденции, вытекающие из этого анализа, способствуют лучшему пониманию этой идентичности.