【作　　者】
陈婷婷1（博士），潘 定2（博士生导师）

【作者单位】
1.广东外语外贸大学南国商学院，广州510440；2.暨南大学管理学院，广州510632

【摘　　要】

      【摘要】本文利用语义网络，在断言层次对我国通用分类标准中定义的元素和属性等进行了详细的语义关系分析，并由此构建了基于语义网络的语义推理模型，即构建了XBRL分类标准的匹配值计算规则和继承推理规则，提出了一种基于语义推理模型来分析分类标准扩展的一致性解决方案。
【关键词】XBRL；语义网络；通用分类标准；匹配；继承
【中图分类号】F275      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2017）06-0026-4、引言
由于用户、企业、国家乃至世界对于财务信息的透明度和质量方面的要求越来越高，而且财务信息的高效分析产生的价值也越来越受到重视，人们急需一种全球统一的新型网络财务报告标准，XBRL（可扩展商业报告语言）应运而生。XBRL为财务信息的创建、分析和交流等提供了便利，可以节约成本，提升效率、准确性和可靠性等。
XBRL是基于XML（可扩展标记语言）产生的，它主要是由XBRL技术规范、XBRL分类标准和XBRL实例文档三部分组成。它们之间的关系如图1所示：
其中，XBRL技术规范是由XBRL国际组织制定和维护的，主要定义了XBRL技术的语法规则，是全世界通用的技术标准，各国各组织可以根据具体实际情况小范围调整技术规范。XBRL分类标准一般是由接收商业报告的机构根据XBRL技术规范和商业报告规则而制定的，主要定义了商业报告中的概念及其关系的语义规则，例如我国的《企业会计准则通用分类标准》（简称“通用分类标准”），并于2015年进行了修订，商业报告的编制者通常需要根据自身的实际情况来自定义相应的XBRL分类标准。商业报告编制者根据XBRL技术规范和XBRL分类标准来编制XBRL实例文档，它是描述商业报告数据的文件。
由于XBRL的可扩展性，各国和地区、行业可以根据自身的情况在XBRL的基本元素和链接关系的基础上进行扩展，建立合适的分类标准元素和链接关系。这给XBRL的普及应用中财务信息的集成处理带来了一定的挑战，为了更好地集成分析和发挥财务信息的价值，需要分析不同XBRL分类标准的一致性。
要分析不同分类标准的一致性，则需要研究XBRL的语义，国内外研究从不同角度对XBRL的语义展开论述。例如，Declerck等（2006）认为XML格式的XBRL模式文件具有一定的语义，而直接通过模式文件来抽取实例文档财务信息的方法因模式文件缺乏相应的推理支持而存在局限，提出了将XBRL分类标准翻译成OWL格式，并将其转换成描述逻辑的方法。潘云姗（2011）认为阻碍XBRL进一步智能化数据分析与应用的主要原因是缺乏形式化语义，研究应集中解决分布式异构网络环境中XBRL财务元数据的形式语义表达与推理问题。孙凡、杨周南（2013）从语法形式化和语义形式化两个维度出发，提出了完善技术规范、重构分类标准、规范实例文档等改进策略。
可见，国内外学者主要利用描述逻辑和语义Web技术来对XBRL进行语义形式化，从而分析XBRL的语义。语义网络有着自然语言的易读性，又类似RDF三元组结构，利用它来分析XBRL有助于普通企业人员理解其语义，还有助于提取XBRL的RDF元数据，并且语义网络的推理规则有助于控制XBRL分类标准扩展的一致性。本文在语义关系分析的基础上，构建了基于语义网络的语义推理模型，并由此提出一种基于语义推理模型来分析分类标准扩展的一致性的解决方案。
二、语义网络的原理和推理
1. 语义网络是通过概念及其语义关系来表示知识的一种网络图，是一个带标注的有向图。其中有向图的各节点用来表示各种概念、事物、属性、情况、动作、状态等，节点上的标注用来区分各节点所表示的不同对象，每个节点可以带有若干个属性，以表示其所代表的对象的特性；弧是有方向、有标注的，方向用来体现节点间的主次关系，而其上的标注则表示被链接的两个节点间的某种语义关系。
2. 语义网络系统中的推理方法为：匹配和继承。
（1）匹配主要用来解决问题。首先，根据问题构造一个局部语义网络，其中有的节点或者弧的标注是空白的，该空白处（称为“未知处”）就是有待求解的问题。其次，根据这个局部语义网络到知识库中寻找可匹配的语义网络，由于并不一定是完全的、确定性的匹配，在匹配前可以设置匹配相似参数。最后，当这个局部语义网络与知识库中的某语义网络片段相匹配时，则与未知处相匹配的事实就是问题的解。匹配可应用于XBRL元数据的一致性控制，若两个不同XBRL分类标准的语义网络完全匹配，则表示这两个XBRL分类标准的元数据完全一致；若部分匹配，则表示两者的元数据部分一致。
（2）继承主要包括值继承和过程继承。值继承又称属性继承，是一种直接继承，主要适用于AKO和ISA等之间的语义关系。过程继承又称方法继承，表示语义网络中下层节点的某些属性值并不是从上层节点直接继承下来的，而是通过计算才能得到。
三、通用分类标准中元素的语义关系
本文以通用分类标准为例，利用语义网络来分析XBRL分类标准中定义的元素和链接关系的语义关系。通用分类标准由模式文件和链接库文件组成，模式文件主要定义了各种会计概念，这些概念依据模式文件中的语法规则定义，在XBRL中通常称为“元素”，然后通过“LinkbaseRef”元素来指向支持这个模式文件的链接库文件。链接库是用来表达元素之间的关系以及对这些元素进一步说明，基本链接库主要有五种：标签链接库、参考链接库、计算链接库、定义链接库和列报链接库。
通用分类标准的核心模式文件定义了企业会计准则确定的所有元素，通用分类标准共有2845个元素，它们是指依据XBRL技术规范国标，从企业会计准则中提取的、用于编制XBRL格式财务报告的会计概念。这些元素主要有八个属性定义，用来描述财务报告中的会计概念。例如，“偿还债务支付的现金”的英文标准标签是“Cash Repayments For Debts”，则元素名称为“CashRepaymentsForDebts”，元素ID为“cas_CashRepaymentsForDebts”。按照通用分类标准指南的规定，当元素的时期类型不明确时，应统一赋值为“duration（期间值）”，例如所有的虚元素。
通用分类标准的核心模式文件中的元素的语义网络如图2所示，主要是“Have（占有）”和“值”这两种语义关系。其中，“Have（占有）”这个语义关系是过程继承，表示语义网络中下层节点的某些属性值并不是从上层节点直接继承下来的，而是通过计算才能得到，而“值”这个语义关系表示属性赋值，一般是属于语义网络的叶子，也就是最末终端的网元。
四、XBRL的语义推理模型
由于XBRL分类标准包含概念元素和链接关系两大类，因此语义网络的匹配值是由概念元素的匹配值和链接关系的匹配值综合计算所得。概念元素的匹配值是通过分析核心模式文件对于元素定义的八个属性进行分析所得，而链接关系的匹配值则是通过链接关系类型和所链接元素综合分析所得。继承推理规则是为了分析计算两个语义网络的匹配值，在两个语义网络中选取符合初始匹配值的基本网元作为初始语义网络，经过继承不断扩展初始语义网络，每次扩展都重新分析计算其匹配值，直到扩展结束。不同语义网络之间的未匹配处可以通过继推理来分析其匹配程度，其语义推理规则如下：
定义1：设N是基本语义网络，它由两个节点和一个语义关系组成，则有N=（E1，E2，L12）。其中，E1是“from节点”，E2是“to节点”，L12是这两个概念元素的链接关系。
定义2：设A、B分别是两个语义系统，NA、NB分别是这两个语义系统的语义网络，它们分别由不同的语义子网络组成，则有NA={NA1，∙∙∙，NAn}，NB={NB1，∙∙∙，NBn}。
定义3：设任意两个语义网络的匹配值为P，则任意两个语义网络的匹配值为P（N1，N2）。若P（N1，N2）=1，则表示完全匹配；若P（N1，N2）=0，则表示完全不匹配。0到1之间的数值表示任意两个语义网络的匹配程度，数值越接近1则表示越匹配。
定义4：设NAi是NA的局部语义网络，继承推理J可以扩展语义网络的规模，有NAi+1=J（NAi），则NAi+1是NAi经过继承推理后的扩展语义网络。
定理1：P（NA0，NB0）=P0，表示两个语义网络NA0和NB0的匹配值为P0，经过继承推理有NA1=JA（NA0），NB1=JB（NB0），若JA和JB是值继承，则P（NA1，NB1）=P0。因为值继承是所有属性继承，所以经过值继承推理得到的两个新的语义网络的匹配值等于原匹配值。
由于XBRL分类标准的特性，两个分类标准的语义网络匹配推理是从元素匹配开始的。首先，从两个分类标准中选用两个等同的概念元素（即这两个元素的匹配值为1）。然后，从这两个等同的概念元素出发，通过继承推理来扩展语义网络，分析计算相应的匹配值，直至两个分类标准中所有的概念元素和链接关系都推理完。
分类标准中的概念元素的匹配值，可以通过核心模式文件中定义的八个属性进行匹配分析，根据这八个属性的语义，其匹配值权重如下表所示：

定义5：设“name”属性的匹配值为pna，“id”属性的匹配值为pid，“substitutionGroup”属性的匹配值为ps，“type”属性的匹配值为pt，“abstract”属性的匹配值为pa，“nillable”属性的匹配值为pni，“xbrli：balance”属性的匹配值为pb，“xbrli：periodType”属性的匹配值为pp。概念元素的匹配值等于这八个属性匹配权重的总和，则有：
P=pna+pid+ps+pt+pa+pni+pb+pp
定理2：当两个概念元素的匹配值P≥0.8时，则认为这两个概念元素是一致的；而当P≤0.5时，则认为这两个概念元素是不一致的。由上表所知，当“type”、“abstract”、“xbrli：balance”和“xbrli：periodType”这四个属性中的一个不匹配时，可以认为这两个概念元素完全不一致。
定义6：设链接关系的匹配值为Pl，由上表可知，除了计算链接库，其他四个链接库文件中的链接关系都是值继承，而计算链接关系是对两个概念元素的赋值进行线性计算，并不影响这两个概念元素之间的一致性分析，再加上计算关系的两个概念元素之间存在列报关系或维度链接关系，则可以令Pl=1。同时，在分类标准的一致性分析中，为了节约时间和降低复杂性，计算链接关系不需要进行推理分析。
定理3：分类标准A中的某一个基本语义网络NA，其中EA1是“from节点”，EA2是“to节点”，LA12是这两个概念元素的链接关系。分类标准B中的某一个基本NB，其中EB1是“from节点”，EB2是“to节点”，LB12是这两个概念元素的链接关系。Pe1（EA1，EB1）是“from节点”概念元素的匹配值，Pe2（EA2，EB2）是“to节点”概念元素的匹配值，Pl12（LA12，LB12）是链接关系的匹配值，这两个基本语义网络的匹配值P（NA，NB）是由上面三个匹配值综合计算所得，有P（NA，NB）=f（Pe1，Pe2，Pl12）。原理如图3所示：

虽然链接关系的匹配值是一样的，但是链接关系两端的节点对分类标准的语义网络的匹配值有很大影响，节点不同，同一类型链接关系构建的语义网络的匹配值有很大的差异。根据XBRL不同链接关系的特性，链接关系的匹配值是有前提条件的。
定理4：①当且仅当“from”节点的概念元素一致时，“hypercube-dimension”、“dimension-domain”、“dimension-default”、“domain-menber”和“parent-child”这五个链接关系的匹配值Pl=1，否则Pl=0。②当且仅当“to”节点的资源一致时，“concept-reference”和“concept-label”这两个链接关系的匹配值Pl=1，否则Pl=0。
利用上述语义推理模型来对不同XBRL分类标准的一致性进行分析，具体方法是：在构建XBRL分类标准的语义网络的基础上，首先对两个不同分类标准的语义网络进行匹配分析，找到匹配值高（最好匹配值P0=1）的一对或数对原始局部语义网络；其次以匹配的语义网络为中心通过继承来扩大局部语义网络；最后对新的局部语义网络进行匹配分析，直至完全覆盖这两个不同分类标准的语义网络。
定义7：设NA、NB分别是两个不同XBRL分类标准的语义网络，其语义网络见图4。预设原始匹配值P0，其中NA0、NB0是匹配的两个原始局部语义网络，即P0（NA0，NB0）=P0；经过继承推理，得到新的局部语义网络NA1=J（NA0）、NB1=J（NB0）；若P1（NA1，NB1）满足预设值，则继续扩大局部语义网络，直至覆盖所有语义网络，否则更新继承推理得到新的局部语义网络。

五、结语
XBRL分类标准的可扩展性，给XBRL财务元数据的一致性控制管理、财务报告质量的保证，以及不同分类标准下的XBRL财务数据的互操作都带来了困难。因此，研究如何保证扩展分类标准的一致性和质量，多个组织之间XBRL财务数据的集成管理和智能化处理，是XBRL应用领域面临的挑战。本文利用语义网络在断言层次对XBRL分类标准的元素和属性等进行了系统详细的语义关系分析，构建了语义网络的语义推理模型，由此控制XBRL分类标准扩展的一致性。

主要参考文献：
陈志奎等．XBRL技术及其在财务报告中的应用［M］．北京：科学出版社，2013．
孙凡，杨周南．XBRL技术体系结构的语言学分析与改进研究［J］．会计研究，2013（7）．
张仰森，黄改娟．语义网络表示法［M］．北京：高等教育出版社，2008．