Nianwen Xue在《Chinese Word Segmentation as Character Tagging》中将中文分词视作为序列标注问题(sequence tagging problem),由此引入监督学习算法来解决分词问题。 1. HMM 首先,我们将简要地介绍HMM(主要参考 ...
在前一篇中介绍了用HMM做中文分词,对于未登录词 out of vocabulary, OOV 有良好的识别效果,但是缺点也十分明显 对于词典中的 in vocabulary, IV 词却未能很好地识别。主要是因为,HMM本质上是一个Bigram的语法模型,未能深层次地考虑上下文 context 。对于此,本文将介绍更为复杂的二阶HMM以及开源实现。 . 前言 n gram语法模型 n gram语 ...
2016-12-15 15:43 6 5435 推荐指数:
Nianwen Xue在《Chinese Word Segmentation as Character Tagging》中将中文分词视作为序列标注问题(sequence tagging problem),由此引入监督学习算法来解决分词问题。 1. HMM 首先,我们将简要地介绍HMM(主要参考 ...
1. 马尔可夫模型 如果一个系统有n个有限状态$S=\{s_{1} , s_{2} ,\dots s_{n}\}$,随着时间推移,该系统将从某一状态转移到另一状态,$Q=\{q_{1},q_{2},\dots q_{n}\}$位一个随机变量序列,该序列中的变量取值为状态集S中的某个状态 ...
1.什么是HMM? 隐马尔科夫链(HMM)是一个五元组: 隐状态集合 Q={q1,q2,...,qN},V={v1,v2,...vM}">; 观测状态集合; 状态概率转移矩阵; 观察状态概率矩阵; 初始状态概率分布; 2.HMM有两个假设: 齐次马尔可夫链 ...
隐马尔可夫(HMM)模型 隐马尔可夫模型,是一种概率图模型,一种著名的有向图模型,一种判别式模型。主要用于时许数据建模,在语音识别、自然语言处理等领域广泛应用。 概率图模型分为两类,一类:使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为有向图模型或者贝叶斯网;第二类:使用无向图表示变量间的依赖 ...
隐马尔可夫模型求解三大问题实例剖析 HMM 模型如图所示: 一、隐马尔可夫模型定义 隐马尔可夫模型由初始概率分布、状态转移概率分布以及观测概率分布确定。 设 Q(图中的q)是所有可能的状态的集合,V(图中的O) 是所有可能的观测的集合。 其中,N为可能状态数,M为可能的观测数 ...
原文地址:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/7753471.html 本文结合了王晓刚老师的ENGG 5202 Pattern Recognition课程内容知识,和搜集的资料和自己理解的总结。 1 概述 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model ...
引言 想简单点,没这么复杂,上一篇,我们说天气就是马尔可夫模型,因为明天的天气只能今天有关,而跟之前的前天无关。 一言以蔽之 你在中国,那美国的天气就是隐马尔可夫模型,因为你不知道美国的天气,可是你知道其他条件,你有朋友在美国,他要么跑步,要么购物,而他的选择跟天气有关,你知道他这三天是跑步 ...
推导 2、期望最大化算法(前向后向算法) 总结 前言 HMM ...