大数据时代的到来不仅带来数据规模膨胀与语义复杂化的问题,还将半结构化数据以及非结构化数据的处理问题带到台前。与此同时,金融行业的快速信息化推动了将XBRL文档也纳入开放数据体系的研究步伐,相关研究也逐步从理论探索走向了场景应用。作为半结构化数据的代表,XBRL文档实时地提取和挖掘需求对数据提出了两个要求:既需要XBRL文档具有较高的语义性,又需要一套能够大规模处理XBRL实例文档的框架。这两个要求的冲突给XBRL文档语义化带来了巨大挑战。首先,XBRL文档的语义一般通过构建语义模型,并通过为语义模型中添加丰富的概念与属性实现语义保留,但是数据规模的增大使得完备的语义模型的读写、更新、存储、查询均出现瓶颈限制,即目前应用场景仅能在小规模数据集中使用。其次,大规模处理XBRL实例文档的框架更多着眼于利用计算模型来解决XBRL文档的分布式解析与架构设计,忽略了XBRL文档定义的丰富概念和复杂关系。最后,规模处理与语义质量的冲突使得无法链接到外部数据的XBRL文档成为数据孤岛,限制了XBRL数据的应用。本文首先分析XBRL文档中的技术规范文件、分类标准文件和实例文件的结构与概念层级,构建了XBRL文档标记树的数据模型,在此基础上以OWL/RDF的语法针对XBRL文档的类目关系构建了改进语义模型,并为XBRL标准分类本体添加了丰富的概念与属性,实现XBRL文档语义化建模。其次,本研究提出了两套实例处理框架,一套通过传统的添加实例方法,另一套无监督自动化语义化大规模XBRL实例文档语义转换的数据框架,通过实体识别、基于外部知识库和内联频率的实体优化算法和三元组处理器三大部件,实现从XBRL实例文档到RDF数据的无人工干预高效转化与实时更新,并实现了XBRL文档的图形数据库存储模式将其链接发布在Web上,解放XBRL数据巨大的数据挖掘潜力。最后,本研究设计实验,通过验证转换后RDF的查询准确率以及不同转换机制对RDF数据质量的影响实现评估数据框架的处理效率与数据转换质量,证明了本研究提出的自动化语义数据处理框架的有效性与高效性。