XBRL(可扩展商业报告语言)已被运用在越来越多的国家和组织中,尽管已经取得了一定范围内的成功,但是其应用和发展也遇到了瓶颈:一方面,目前XBRL领域还没有一种专业的概念体系指导标记的运用;另一方面,XBRL财务报告中概念的语义性较弱,影响了其制作和数据共享。因而,为增强计算机对XBRL财务信息的可读性,需要一组财务报告的语义基元用于说明XBRL概念体系。本文综合运用语义基元、图论、领域本体等科学理论作为研究基础。首先,通过梳理相关文献分析语义基元提取方法的研究现状与不足;其次,确定以图论的角度构建会计术语关系网络图,利用会计词典并引入Page Rank算法,然而原始的Page Rank算法并没有考虑到文本领域特性,因此本文在对原始算法模型的基础上,针对财务报告和元素清单的文本特征,提出改进Page Rank算法即PRFR算法实现对语义基元的提取;然后,以基于词频和TF-IDF为基准的定性实验对比分析本模型的优越性,再通过盲选实验定量评估本模型的有效性;最后基于提取出的语义基元完成对元素清单和财务报告知识的表达和验证。本文的创新点如下:(1)本文分析了财务报告和元素清单的用语特征,并总结出元素清单中术语的结构特点。首先,本文结合定性与定量方法,阐述了财务报告在结构和用语层面的特征;接着,以元素清单为核心语料,通过人工划分,得出元素清单中术语的结构规律性,其中包含以核心词为主要的信息承担部分,附加修饰成分用以表达术语的相关属性,这一结构特点对语义基元的提取提供指导和依据。(2)本文兼顾了语义基元提取的全面性与规模性。首先,本文通过构建会计词典有向图,分析出每一个节点仅存在“是/否在环路上”两种情况,因此对于在环路上的点利用PRFR值进行提取,若不在环路上则选择出度为0的点,以保证语义基元提取的全面性和科学性;此外,本文对初步提取出的语义基元基于同义词林予以合并,较大程度的保证了语义基元的表达效率,旨在实现以最小的语义基元规模表示最大的领域知识范围。本文从语义性角度来对XBRL财务报告中语义基元的提取予以规范,该问题的解决能促使计算机更好地理解XBRL财务报告,将推进XBRL的应用更上一个层次。