Nianwen Xue在《Chinese Word Segmentation as Character Tagging》中將中文分詞視作為序列標注問題(sequence tagging problem),由此引入監督學習算法來解決分詞問題。 1. HMM 首先,我們將簡要地介紹HMM(主要參考 ...
在前一篇中介紹了用HMM做中文分詞,對於未登錄詞 out of vocabulary, OOV 有良好的識別效果,但是缺點也十分明顯 對於詞典中的 in vocabulary, IV 詞卻未能很好地識別。主要是因為,HMM本質上是一個Bigram的語法模型,未能深層次地考慮上下文 context 。對於此,本文將介紹更為復雜的二階HMM以及開源實現。 . 前言 n gram語法模型 n gram語 ...
2016-12-15 15:43 6 5435 推薦指數:
Nianwen Xue在《Chinese Word Segmentation as Character Tagging》中將中文分詞視作為序列標注問題(sequence tagging problem),由此引入監督學習算法來解決分詞問題。 1. HMM 首先,我們將簡要地介紹HMM(主要參考 ...
1. 馬爾可夫模型 如果一個系統有n個有限狀態$S=\{s_{1} , s_{2} ,\dots s_{n}\}$,隨着時間推移,該系統將從某一狀態轉移到另一狀態,$Q=\{q_{1},q_{2},\dots q_{n}\}$位一個隨機變量序列,該序列中的變量取值為狀態集S中的某個狀態 ...
1.什么是HMM? 隱馬爾科夫鏈(HMM)是一個五元組: 隱狀態集合 Q={q1,q2,...,qN},V={v1,v2,...vM}">; 觀測狀態集合; 狀態概率轉移矩陣; 觀察狀態概率矩陣; 初始狀態概率分布; 2.HMM有兩個假設: 齊次馬爾可夫鏈 ...
隱馬爾可夫(HMM)模型 隱馬爾可夫模型,是一種概率圖模型,一種著名的有向圖模型,一種判別式模型。主要用於時許數據建模,在語音識別、自然語言處理等領域廣泛應用。 概率圖模型分為兩類,一類:使用有向無環圖表示變量間的依賴關系,稱為有向圖模型或者貝葉斯網;第二類:使用無向圖表示變量間的依賴 ...
隱馬爾可夫模型求解三大問題實例剖析 HMM 模型如圖所示: 一、隱馬爾可夫模型定義 隱馬爾可夫模型由初始概率分布、狀態轉移概率分布以及觀測概率分布確定。 設 Q(圖中的q)是所有可能的狀態的集合,V(圖中的O) 是所有可能的觀測的集合。 其中,N為可能狀態數,M為可能的觀測數 ...
原文地址:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/7753471.html 本文結合了王曉剛老師的ENGG 5202 Pattern Recognition課程內容知識,和搜集的資料和自己理解的總結。 1 概述 隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model ...
引言 想簡單點,沒這么復雜,上一篇,我們說天氣就是馬爾可夫模型,因為明天的天氣只能今天有關,而跟之前的前天無關。 一言以蔽之 你在中國,那美國的天氣就是隱馬爾可夫模型,因為你不知道美國的天氣,可是你知道其他條件,你有朋友在美國,他要么跑步,要么購物,而他的選擇跟天氣有關,你知道他這三天是跑步 ...
推導 2、期望最大化算法(前向后向算法) 總結 前言 HMM ...