Xue & Shen '2003 [2]用两种序列标注模型——MEMM (Maximum Entropy Markov Model)与CRF (Conditional Random Field)——用于中文分词;看原论文感觉作者更像用的是MaxEnt (Maximum Entropy ...
定义: MEMM是这样的一个概率模型,即在给定的观察状态和前一状态的条件下,出现当前状态的概率。 S表示状态的有限集合 O表示观察序列集合 Pr s s ,o :观察和状态转移概率矩阵 初始状态分布:Pr s 注:O表示观察集合,S表示状态集合,M表示模型 最大熵马尔科夫模型 MEMM 的缺点: 看下图,由观察状态O和隐藏状态S找到最有可能的S序列: 路径s s s s 的概率: . . . . ...
2019-08-26 21:27 0 427 推荐指数:
Xue & Shen '2003 [2]用两种序列标注模型——MEMM (Maximum Entropy Markov Model)与CRF (Conditional Random Field)——用于中文分词;看原论文感觉作者更像用的是MaxEnt (Maximum Entropy ...
[白话解析]用水浒传为例学习最大熵马尔科夫模型 0x00 摘要 本文将尽量使用易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来看,运用感性直觉的思考来解释最大熵马尔可夫模型。并且从名著中找了个具体应用场景来帮助大家深入这个概念。 在机器学习过程中,会遇到很多晦涩的概念,相关数学公式 ...
转载请注明地址(http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/8522078) 学习概率的时候,大家一定都学过马尔科夫模型吧,当时就觉得很有意思,后来看了数学之美之隐马模型在自然语言处理中的应用后,看到隐马尔科夫模型竟然能有 ...
(转载自http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html) HMM(隐马尔可夫模型 ...
隐马尔科夫模型 摘要 本文重点讲解隐马尔科夫(HMM)模型的模型原理,以及与模型相关的三个最重要问题:求解、解码和模型学习。 隐马尔科夫模型的简单介绍 为了方便,下文统一用HMM代替隐马尔科夫模型。HMM实际上是一种图概率模型。之所以叫做隐马尔科夫模型,是因为 ...
随机场(Random Field)是在同一向量空间上一组随机变量组成的集合。通常情况下我们将存在相关关系的一组随机变量作为随机场进行研究。通常我们使用λ来表示一个参数给定的随机场。 概率图模型采用图来表示随机变量之间的相关关系, 最常见的概率图模型是采用有向无环图的贝叶斯网络和采用无向图的马尔科 ...
隐马尔科夫模型在语音识别,自然语言处理等领域有着广泛的应用,80年代李开复博士就是采用隐含马尔可夫模型的框架, 成功地开发了世界上第一个大词汇量连续语音识别系统 Sphinx。本文先介绍隐马尔科夫模型的定义及观察序列的概率计算问题。 模型定义 隐马尔科夫模型定义如下:$$\lambda ...
随机过程:是随时间而随机变化的过程。又称为随机函数。 马尔科夫模型(VMM):它描述了一类重要的随机过程。 一个系统有有限个状态集S = {s1,s2,sN},随时间推移,该系统将同某一状态转移到另一状态。Q=(s1,s2,,,sN)为一随机变量序列,随机变量取值为状态集 ...