上市公司财务报告欺诈行为严重影响了社会经济和资本市场稳定,同时对资本市场参与者带来了巨大的经济损失,影响投资者对资本市场的信心。资本市场得以发展的关键因素之一是上市公司的财务报告需保持真实性和完整性。因此,如何对上市公司财务报告欺诈行为进行有效识别是监管机构关注的重要问题。随着大数据和人工智能技术的不断发展,数据挖掘、机器学习、自然语言处理和语义分析等技术被广泛应用于金融领域中,包括股市价值投资、智能客户服务和智能化的风险管理。作为上市公司的重要监管者,资本市场监管机构的监管能力是决定着资本市场监管及上市公司监管是否成功的关键因素之一。大数据和人工智能技术的应用能够有效提升监管机构的监管能力。人工智能等相关技术的运用为上市公司财务报告欺行为识别提供了强有力的技术支撑,使得资本市场监管机构获得了更高效更智能化的监管能力。本文的研究旨在利用人工智能方法提升资本市场监管机构监管智能化水平,为上市公司财务报告欺诈行为识别提供新方法。基于此,本研究运用机器学习、深度学习、自然语言处理和知识库方法进行上市公司财务报告欺诈行为识别,构建了基于财务指标的财务报告欺诈本体知识库,实现了基于财务报告欺诈本体知识库的财务报告欺诈行为识别,构建了财务报告欺诈情感语义知识库,实现了基于财务报告欺诈情感语义知识库的财务报告欺诈行为识别。本文的主要工作如下:（1）梳理上市公司财务报告欺诈行为识别的国内外研究现状,对研究现状进行了分析讨论,指出现有研究存在的问题。对上市公司财务报告欺诈概念进行了界定,明确了财务报告欺诈行为的内涵。梳理了财务报告欺诈相关理论和知识发现理论,阐述了财务报告欺诈知识发现内涵。梳理了知识库理论和知识库构建方法。为上市公司财务报告欺诈行为识别奠定了理论基础。（2）提出面向上市公司财务报告欺诈行为识别的财务指标特征选择。为降低数据维度,提升基于财务指标的财务报告欺诈行为识别效率,本研究梳理了现有特征选择算法,提出了基于极端随机树的特征选择算法进行财务指标选择,为后续财务报告欺诈本体知识库构建提供基础。（3）构建上市公司财务报告欺诈本体。本研究首先梳理了本体相关概念和构建方法及本体构建工具。依据财务报告欺诈行为识别任务需求以及本体设计理念,根据财务指标特征选择结果,构建上市公司财务报告欺诈本体。（4）实现财务报告欺诈本体知识库的构建和基于财务报告欺诈本体知识库的财务报告欺诈行为识别。本研究梳理推理机和决策树规则获取相关概念和方法。本研究使用C4.5决策树算法进行财务报告欺诈行为识别规则获取,利用SWRL规则语言对欺诈行为识别规则进行语义描述,构建财务报告欺诈行为识别规则库。将财务报告欺诈规则库与财务报告欺诈本体库相结合构建财务报告欺诈本体知识库,并将知识库用于财务报告欺诈知识发现,实现基于财务指标的财务报告欺诈行为识别。（5）提出基于财务报告文本数据、金融领域情感词表、深度学习和Word Net语义知识库的财务报告欺诈情感语义知识库构建。本研究梳理了现有语义知识库构建研究现状及构建方法,提出了基于文本、金融情感种子词表和Word2vec的财务报告欺诈词表构建方法。然后利用Word Net语义知识库对财务报告欺诈词表进行基于同义关系和反义关系的语义扩展,实现财务报告欺诈情感语义知识库的构建。（6）实现基于财务报告欺诈情感语义知识库的财务报告欺诈行为识别。本研究利用构建好的财务报告欺诈情感语义知识库对财务报告文本进行语义标注,使用Word2vec对文本进行基于分布式词向量的文本表示,最后运用SVM实现基于文本数据的财务报告欺诈行为识别。