个。在对公告分类后，主要集中研究两种类型的公告决议公告财务指标公告。对语料做关键词统计后，得到的结果如下关键词出现次数平均单篇出现率决议决议公告董事会监事会董监事会公告董事董监事监事股东大会总共语料数量篇表四决议公告语料分析部分结果关键词出现次数平均单篇出现率财务指标每股净资产净资产收益率每股收益调整后每股净资产每股净资产每股收益单位基金收益单位基金资产净值期末基金资产净值基金资产净值收益率申请上海交通大学学士学位论文期末基金资产总值单位基金净收益单位基金净资产总共语料数量篇表五财务指数公告语料分析部分结果两种信息抽取方法的比较在本模块的设计和实现中，前后采用了基于规则的结构主义方法和基于语料库统计的功能主义方法。两算法进行改进以及提高对评价这些改进的技术。在第二阶段的研究中，参与者为了使技术组成构件标准化，将注意力转向软件体系结构的开发上。使各种所开发的工具具有即插即用的性能，信息类型的文本和信息抽取定位文本中的特定信息。在研究的第阶段，参与者通过些活动如和对文本检测和信息抽取所建立计划包括至少个与工业和学术有关的项目。目的是改进文本处理的流行技术。的体系结构使用组通用的文本处理模块已能满足不同的文本处理应用的需要。这些应用主要是文本检测定位包含计划由美国国防部和共同资助的的语言处理使此系统能够处理大量的与专业领域无关的句法结构，以致于与专业领域相关的语义和语用处理能被应用到相当大部分的语言结构上。正因为系统具有这样的特点，它已被成功地运用于许多应用中。人工智能中心从年开始开发的个基于多层非确定有限状态自动机模型的自然语言文本信息抽取系统。它共有六层转换机制，即切分标记层预处理层名称项识别层简单短语识别层复杂短语识别层指同求解层。分解报道，而测试用的文档专业领域是关于发射事件报道。系统系统是美国加里福尼亚斯坦福研究所息抽取任务涉及抽取文档中的名称项人名组织名和地点名指同项确定模板元素之间的关系，如地点关系雇佣关系和生产关系等抽取文档中的事件。文档包含多语种的新闻稿。训练用的文档专业领域是关于飞机坠毁任务以外，名称项指同项和模板元素信息抽取任务均与特定专业领域无关。测试的语料采用华尔街杂志中的文本。年的是最近的次信息理解会议。它的信行抽取信息的性能评价比较。年的的信息抽取任务第次涉及到用语言所标记的文本中的名称项和指同项的处理。除了场景模板语和日语文档。所抽取的信息包括合资企业的合资者合资公司的名称所有权和申请上海交通大学学士学位论文资本以及预期的活动，或者微电子芯片的制作活动的性质和状态等有关项。涉及到多语言和多领域的文档，以便进为语料源，系统包括预定义好的信息模板和辅助抽取规则，基本任务是从在线文本中抽取有关信息填入预定义的模板中的属性槽中。年的的文本主题是关于合资企业的商业新闻以及微电子芯片的制作方面的新闻，涉及英所参加。年的和年的主要集中在从小规模的海军信息文本中抽取相关的信息。年的和年的采用的文本主题和类型发生了变化，采用关于拉丁美洲国家恐怖事件通用主题的报纸和有线新闻文本作示最后应用自顶向下的预期驱动分析器提取预期内容。是个资助的为推动技术发展的个重要的系列工程。有许多大学研究的新闻报导。首先采用关键词过滤和模式匹配的方法对待处理文献进行主题分析，以便判定该报道的内容是否与公司合并有关然后采用自底向上的分析器识别句子结构，生成概念表发中心的等研制的，系统所处理的对象是有关公司合并网络进行监控。它采用关键字检索概念句子分析脚本匹配等方法来寻找新闻故事。系统是个面向语义的系统，采用了个特定专业领域的事件描述脚本知识库。系统年代末，美国研究与开发网络进行监控。它采用关键字检索概念句子分析脚本匹配等方法来寻找新闻故事。系统是个面向语义的系统，采用了个特定专业领域的事件描述脚本知识库。系统年代末，美国研究与开发中心的等研制的，系统所处理的对象是有关公司合并的新闻报导。首先采用关键词过滤和模式匹配的方法对待处理文献进行主题分析，以便判定该报道的内容是否与公司合并有关然后采用自底向上的分析器识别句子结构，生成概念表示最后应用自顶向下的预期驱动分析器提取预期内容。是个资助的为推动技术发展的个重要的系列工程。有许多大学研究所参加。年的和年的主要集中在从小规模的海军信息文本中抽取相关的信息。年的和年的采用的文本主题和类型发生了变化，采用关于拉丁美洲国家恐怖事件通用主题的报纸和有线新闻文本作为语料源，系统包括预定义好的信息模板和辅助抽取规则，基本任务是从在线文本中抽取有关信息填入预定义的模板中的属性槽中。年的的文本主题是关于合资企业的商业新闻以及微电子芯片的制作方面的新闻，涉及英语和日语文档。所抽取的信息包括合资企业的合资者合资公司的名称所有权和申请上海交通大学学士学位论文资本以及预期的活动，或者微电子芯片的制作活动的性质和状态等有关项。涉及到多语言和多领域的文档，以便进行抽取信息的性能评价比较。年的的信息抽取任务第次涉及到用语言所标记的文本中的名称项和指同项的处理。除了场景模板任务以外，名称项指同项和模板元素信息抽取任务均与特定专业领域无关。测试的语料采用华尔街杂志中的文本。年的是最近的次信息理解会议。它的信息抽取任务涉及抽取文档中的名称项人名组织名和地点名指同项确定模板元素之间的关系，如地点关系雇佣关系和生产关系等抽取文档中的事件。文档包含多语种的新闻稿。训练用的文档专业领域是关于飞机坠毁报道，而测试用的文档专业领域是关于发射事件报道。系统系统是美国加里福尼亚斯坦福研究所人工智能中心从年开始开发的个基于多层非确定有限状态自动机模型的自然语言文本信息抽取系统。它共有六层转换机制，即切分标记层预处理层名称项识别层简单短语识别层复杂短语识别层指同求解层。分解的语言处理使此系统能够处理大量的与专业领域无关的句法结构，以致于与专业领域相关的语义和语用处理能被应用到相当大部分的语言结构上。正因为系统具有这样的特点，它已被成功地运用于许多应用中。计划由美国国防部和共同资助的计划包括至少个与工业和学术有关的项目。目的是改进文本处理的流行技术。的体系结构使用组通用的文本处理模块已能满足不同的文本处理应用的需要。这些应用主要是文本检测定位包含信息类型的文本和信息抽取定位文本中的特定信息。在研究的第阶段，参与者通过些活动如和对文本检测和信息抽取所建立算法进行改进以及提高对评价这些改进的技术。在第二阶段的研究中，参与者为了使技术组成构件标准化，将注意力转向软件体系结构的开发上。使各种所开发的工具具有即插即用的性能，增加软件的共享程度。在目前进行的第三阶段的研究中，种称为的平台被开发，它支持评价扩展和探索进展中的体系结构。将采用结构为研究者提供鲁棒及相配的组成构件。它将支持体系结构的扩展，以便与机器翻译语音和光学字符识别图象观察用户界面构件以及大规模信息系统相适应。系统由德国人工智能研究中心语言技术实验室在项目中所开发的系统是个联机的德语文挡信息抽取智能系统。文档的专业领域包括通讯稿经济报告和技术说明书。系统拥有大量的语言知识资源如电子词典包括万条词项以及可扩展性很强的专门语法以及极其快速和鲁棒的自然语言构件。它还能利用机器学习机制使自身能为实现新功能得到训练和配置，并能申请上海交通大学学士学位论文适应所需的信息数量和各种文档长度。它被集成了图形可视化技术服务器体系结构和英特网访问技术。作为个有效的智能信息检索的核心系统已经成功地运用于科学和工业项目中。国内对信息抽取的研究才刚刚起步。年月在东北大学学要在我们的系统中，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，为阈值。申请上海交通大学学士学位论文实现与结果分析模块实现情况在本模块的实现中，使用到了如下些资源，在此做简单叙述。由于考虑到本系统将能够方便地挂接在上，要求具有较好的跨平台能力，故决定采用做为开发工具。目前使用的是的作为。使用的数据库系统是的通用数据库系统。在模块内部的中间数据表示，均采用的是规范，即以文档的形式在各个子系统之间传递。为了使用方便地处理文档，使用了作为的语言分析器。该分析器是源代码公开的自由软件，并通过了的内部测试。此分析器目前支持标准，是公认的功能完善性能可靠的语言分析器。由于以上工具在等多种操作系统上均可运行，所以可以很方便地实现移植。开发调试操作系统平台是。硬件平台是，