基于隐马尔科夫模型的中文分词方法
本文主要讲述隐马尔科夫模及其在中文分词中的应用。 基于中文分词语料库，建立中文分词的隐马尔科夫模型，最后用维特比方法进行求解。 一、隐马尔科夫模型介绍 隐马尔科夫模型中包括两个序列，其中一个是观测序列，另一个是隐藏序列。模型要解决的一个问题是，给定观测序列， 求其对应 ...
原文：利用隐马尔科夫链（HMM）模型实现中文分词
.什么是HMM 隐马尔科夫链 HMM 是一个五元组： 隐状态集合 Q q ,q ,...,qN ,V v ,v ,...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 .HMM有两个假设： 齐次马尔可夫链假设：任意时刻的隐藏状态只依赖与前一时刻的隐藏状态。 观测独立性假设：任意时刻的观察状态，只依赖与当前时刻的隐藏状态。 .HMM可以解决 类基本问题： 评估观察序列的概 ...
2018-03-27 15:29 0 1558 推荐指数：
相关推荐
隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型
隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型基础 隐马尔科夫模型HMM（二）前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM（三）鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM（四）维特比算法解码隐藏状态序列 隐马尔科夫模型（Hidden ...
【中文分词】隐马尔可夫模型HMM
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 ...
隐马尔可夫模型(HMM)中文分词
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 ...
隐马尔科夫模型(HMM)原理详解
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。HMM在语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等领域都有着广泛的应用。 一、 HMM模型的定义 HMM模型是关于时序 ...
隐马尔科夫模型（HMM）学习笔记二
这里接着学习笔记一中的问题2，说实话问题2中的Baum-Welch算法编程时矩阵转换有点烧脑，开始编写一直不对（编程还不熟练hh），后面在纸上仔细推了一遍，由特例慢慢改写才运行成功，所以代码里面好 ...
隐马尔科夫模型 介绍 HMM python代码
参考文献：统计学习方法，李航。 下一篇将介绍：问题3的具体解决方法为维比特算法（biterbi) algorithm 本人水平有限，怀着分享学习的态度发 ...
隐马尔科夫模型(HMM) 举例讲解
什么问题用HMM解决 现实生活中有这样一类随机现象，在已知现在情况的条件下，未来时刻的情况只与现在有关，而与遥远的过去并无直接关系。 比如天气预测，如果我们知道“晴天，多云，雨天”之间的转换概率，那么如果今天是晴天，我们就可以推断出明天是各种天气的概率，接着后天的天气可以由明天的进行 ...