利用自动化知识发现、抽取与融合改进公司估值
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2020-10-20 v1 机器学习
摘要
在生物技术、制药和医疗技术领域内进行公司估值是一项具有挑战性的任务，尤其在考虑到生物科技初创企业进入新市场时所面临的独特风险集时。因此，专攻全球估值服务的公司会将估值模型与过往经验，同能提供公司绩效洞察的异质度量与指标相结合。本文阐明了如何利用自动化知识发现、抽取与数据融合来（i）获取能提供公司产品开发工作成功洞察的额外指标，以及（ii）支持劳动密集型的数据整理过程。我们应用深网知识获取方法来识别并采集隐藏在专有搜索接口背后的临床试验数据，并将抽取的数据整合进行业合作伙伴的公司估值本体中。此外，聚焦式 Web 爬取与浅层语义解析产生了关于公司关键人员及相应联系信息的数据，在有相关变动时通知领域专家，随后这些变动被纳入行业合作伙伴的公司数据中。
引用
@article{arxiv.2010.09249,
title = {Improving Company Valuations with Automated Knowledge Discovery, Extraction and Fusion},
author = {Albert Weichselbraun and Philipp Kuntschik and Sandro Hörler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.09249},
year = {2020}
}
备注
English translation of the article: "Optimierung von Unternehmensbewertungen durch automatisierte Wissensidentifikation, -extraktion und -integration". Information - Wissenschaft und Praxis 71 (5-6):1-5, https://doi.org/10.1515/iwp-2020-2119