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工序卡1.doc
工序卡2.doc
工序卡3.doc
工序卡4.doc
工序卡5.doc
工序卡6.doc
工序卡7.doc
工序卡8.doc
工艺过程卡.doc
毛坯图——A3.dwg
（CAD图纸）
说明书.doc
铣夹具体——A1.dwg
（CAD图纸）
铣装配图——A1.dwg
（CAD图纸）
钻夹具体——A2.dwg
（CAD图纸）
钻装配图——A1.dwg
（CAD图纸）
这有待相关理论的发展和应用上的尝试。
模型的推广。
本文论述了股市公告信息抽取系统的设计和实现，但是其中的绝大多数方法可以方便地扩展到其他应用领域。
当然，仍然必要针对相应领域的特征，适当修改模型或算法。
参考文献.刘开瑛，中文文本自动分词技术研究，山西大学计算机科学系，.张冬茉，姚天昉，王纤，多语种天气预报文本生成系统中句子规划器的设计与实现，上海交通大学计算机系.刘开瑛，郭炳炎，自然语言处理，科学出版社，，张冬茉，王纤，基于的信息抽取模型的研究，上海交通大学，.姚天顺，自然语言理解，清华大学出版社，.蔡自兴，徐光祐，人工智能及其应用第二版，清华大学出版社，.于江生，隐模型及其在自然语言处理中的应用，北京大学计算语言学研究所.于江生，计算语言学中的概率统计方法，北京大学计算语言学研究所，，.于江生，基于约束的句法语义分析，北京大学计算语言学研究所.胡睿，基于的信息抽取模型的研究和实现，上海交通大学计算机系，.孙宾，现代汉语文本的词语切分技术，北京大学计算语言学研究所.孙宾北京大学计算语言学研究所，.孙宾，汉语信息提取的部分研究，北京大学计算语言学研究所.姚天昉等，种基于信息抽取和文本生成的多语种信息检索模型，上海交通大学计算机科学与工程系，德国人工智能研究中心致谢在本文即将结束之际，我要由衷地感谢在我毕业设计阶段，乃至本科四年学习生活中帮助过我的师长与同学。
我要首先感谢我的导师教授。
在整整年的学习科研中，老师给予了我极大的关心和帮助。
张老师治学严谨知识渊博诲人不倦，在学术和为人上都为我作出了榜样。
在张老师的帮助下，使我的课题研究能够顺利开展，并取得定阶段性成果。
在此，我向她表示最真挚的感谢。
我还要感谢老师。
在年的研究与实践中，老师为课题的顺利进行作出很多贡献。
尤其在安排语料库构造的工作中，王老师作出很多贡献。
本项目是国家自然科学基金项目，在此我要特别感谢项目负责人盛焕烨副校长，感谢他给予过我的帮助。
我还要感谢本实验室的几位研究生同学，他们是胡睿已毕业，房飞，李雪蕾，孔祥勇，他们都曾帮助过我。
同时感谢与我同进行毕业设计的本科生同学，郑宇宏，周轶璐，宿季魁，陈波，傅力波。
正是大家的共同努力激烈研讨，才使研究有所成果。
最后，我将我的这篇论文献给我的母亲。
十年来，她独自人抚养我长大，其中艰辛自不用说。
希望能够以此文回报她的养育之恩。
户给出各参数的经验估计值，通过不断迭代，使个参数逐渐趋向更为合理的较优值。
算法可简单描述如下.初始化，时间时处于状态的期望值.迭代计算令，，.，，其中，.终止条件，其中是预先设定的阈值要在我们的系统中，应用算法获取模型参数，需要对算法做适当的更改。
最主要的修改是上述算法中的终止条件。
与应用在语音识别中的隐马尔科夫模型不同，我们衡量模型质量时，并不是要求整个模型输出序列的总体概率最大为最优，而是输出该序列时所经历的隐路径中最佳路径的概率最大为最优。
所以，在第三步应该改为终止条件这样的随机过程称为链给定过去的状态和现在的状态，将来的状态的条件分布独立于过去的状态，只依赖于现在的状态这就是性。
个马尔科夫模型就是个链加上个转移概率矩阵。
显然，它可被视为个随机有限状态自动机，其每个状态都代表个可观察的事件，之间的转换都对应定的概率。
隐马尔科夫模型的概念对于马尔科夫模型而言，每个状态都是决定性地对应于个可观察的物理事件，所以其状态的输出是有规律的。
然而，这种模型限制条件过于严格，在许多实际问题中无法应用。
于是人们将这种模型加以推广，提出了隐马尔科夫模型。
隐马尔科夫过程是种双重随机过程。
即观察事件是依存于状态的概率函数，这是在中的个基本随机过程，另个随机过程为状态转移随机过程，但这过程是隐藏着的，不能直接观察到，而只有通过生成观察序列的另外个概率过程才能间接地观察到。
对于隐马尔科夫模型的应用，在语音识别领域已经取得了很好的成效，在信息抽取领域的应用也正在不断的尝试和推广中。
隐马尔科夫模型的模型参数.模型状态数。
.每个状态可能输出的观察符号的数目。
.观察符号序列的长度。
.状态转移概率矩阵。
.观察符号的概率分布集。
.初始状态概率分布。
般地，由于当确定后，也随即确定，故通常将个描述为。
隐马尔科夫模型在信息抽取上的应用在我们的问题中，考虑的是如何应用隐马尔科夫模型，从自动标注后的文本中抽取相关信息到对应模板的合适属性槽中。
为了完成这个目的，有必要对问题进行重新描述。
先引入几个概念.属性槽表示为。
它同时具有类型。
.填槽物是用来填充模板构成模板实例的语言单位通常是个单词或短语，通过自动文本标注获得。
.模板是用来表示结构化数据的待填属性槽的序列。
表示为，，其中是第个待填属性槽。
.模板实例是指用适合的填槽物填充了模板中全部或部分属性槽关键属性槽必须填充后得到的实例对象。
我们的模型中，考虑使个对应于个模板，模型中的各个状态分别对应到该模板的各个属性槽。
而将待抽取的标注文本视为该模型的种输出结果。
于是，对于标注文本中的每个关键标注部分，都将有模型状态与之对应。
这样，在固定的隐马尔科夫模型下，对于任意标注文本做为模型输出，通过寻找最佳路径的方式，都可以找到条概率最大的隐路径即由初始状态经由若干中间状态到达终止状态的状态转移序列。
在这条最佳路径上，各个输出对应的状态就是利用隐马尔科夫模型求得的模板填充方案。
图五是求解模板填充问题的示例图。
图五信息抽取示例在求解模型对应于特定输出时的最佳路径路径概率最大时，采用如下算法进行计算。
对于给定的观察序列，为了找到单个最佳状态序列，需要定义个量即是沿着条路径在时刻的最好得分最高概率，它说明产生头个观察符号且终止于状态。
可以用迭代法进行计算为了实际找到这个状态序列，需要跟踪使上式最大的参数变化的轨迹对每个和值。
可以借助于矩阵来实现这点。
寻找最佳状态序列的完整过程如下所示.初始化.迭代计算股票名称股票编号日期中心动词停牌长度四砂股份上海医药月日停牌天.最后计算.路径回溯最佳状态序列生成隐马尔科夫模型的训练与优化问题上面已经讨论了隐马尔科夫模型的最佳路径问题。
余下的问题也是最为困难的，就是模型参数的获取问题。
如在中介绍的那样，隐马尔科夫模型可以描述为，如何确定其中的和就是所谓的模型参数获取问题。
到目前为止，对于隐马尔科夫模型的参数选择和优化问题，尚没有什么分析算法可以得到最优解。
目前使用较广的处理方法是估计算法或称期望值修正法，即法。
该算法是种迭代算法，初始时刻由多语种的问题。
本系统目前为止仍然是基于汉语信息抽取技术的。
但是根据信息抽取技术的特征，构建跨语种的信息抽取系统是可能的。
可以构建中间语汇，将抽取后的信息以独立于语种的方式表述。
具体研究仍有待于进步的讨论。
自动分词的完善。
目前的自动分词词典结构仍然相当简单，可以通过添加些附加属性来提高分词的质量。
自动标注的实现。
自动标注的实现中，又将包括许多复杂的浅层自然语言处理技术，如命名实体的识别指代分析，等等。
标注质量的提高。
目前的人工标注标准仍然具有定的模糊性，可能因为主观差异导致标注尺度掌握的不同。
这从些方面极大地影响到了语料的可信度。
因此需要制定更为明确清晰的标注标准，加上适当的标注工具，可以更高效率获取更高质量的语料库。
模型参数学习。
目前的迭代算法虽然能够获取较优的模型参数，但是并不能够保证对语料库信息的充分利用。
可以结合其它机器学习方法，提高模型参数学习的效率和质量。
两种信息抽取方法的结合。
结构主义与功能主义的结合是目前自。
县原煤来源 县工业用煤主要来源于金沙县遵义县瓮安县思南县根据原煤分析结果，按国家技术监督局技监国标函 号关于标准分布煤炭质量分级煤炭灰分分级等三项 国家标准的函，煤层原煤属中灰中硫分高热值贫瘦煤。
可选性 煤炭原煤含硫的分，含硫 量，发热量∕。
湄潭县为中灰中硫 贫瘦煤，煤质特征见表 煤层编号煤样类别工业分析 原煤 性质及煤岩特征 煤层煤岩为黑色，呈玻璃或金刚光泽，脆性，阶梯及参差 状断口，叶片状条带状结构，层状结构，节理发育。
不含夹石， 结构简单。
性质和工艺性能 原煤指标为挥发分，灰煤层 名称 煤层厚度煤层 夹矸 煤层 间距 稳定性煤层 倾角 顶底板结构 最小 米 最大 米 平均 米 顶板底版 稳定石灰岩粉砂岩 煤层 般工业能源用煤。
煤层顶底板煤层顶板为灰色深灰色厚层状坚硬的燧石 灰岩。
顶板稳定性较好，不易发生掉块脱层，矿压显现不明显 煤层底板为粉砂岩，易发生底鼓，稳定性不好。
煤 煤 般工业能源用煤。
煤层顶底板煤层顶板为灰色深灰色厚层状坚硬的燧石 灰岩。
顶板稳定性较好，不易发生掉块脱层，矿压显现不明显 煤层底板为粉砂岩，易发生底鼓，稳定性不好。
煤 煤层 名称 煤层厚度煤层 夹矸 煤层 间距 稳定性煤层 倾角 顶底板结构 最小 米 最大 米 平均 米 顶板底版 稳定石灰岩粉砂岩 煤层 性质及煤岩特征 煤层煤岩为黑色，呈玻璃或金刚光泽，脆性，阶梯及参差 状断口，叶片状条带状结构，层状结构，节理发育。
不含夹石， 结构简单。
性质和工艺性能 原煤指标为挥发分，灰分，含硫 量，发热量∕。
湄潭县为中灰中硫 贫瘦煤，煤质特征见表 煤层编号煤样类别工业
【终稿】柱塞泵泵体零件的加工工艺及工装夹具设计【论文图纸】
