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 ...
關於HMM模型的介紹,網上的資料已經爛大街,但是大部分都是在背書背公式,本文在此針對HMM模型在中文分詞中的應用,講講實現原理。 盡可能的撇開公式,撇開推導。結合實際開源代碼作為例子,爭取做到雅俗共賞,童叟無欺。 沒有公式,就沒有傷害。 模型介紹 第一次聽說HMM模型是從李開復的博文論文中聽說的: 李開復 年的博士論文發表了第一個基於隱馬爾科夫模型 HMM 的語音識別系統Sphinx,被 商業周刊 ...
2017-10-16 14:39 0 1313 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 ...
模型的建立 一句話中出現的漢字構成觀察序列,如“希臘的經濟結構較特殊”對應的觀察序列O={希,臘,的,經,濟,結,構,較,特,殊}。所有觀察值的集合至少應該包含訓練集和測試集中出現的所有漢字。 狀態有4種:B表示詞首的漢字;M表示詞語中間的漢字;E表示詞尾的漢字;S表示單獨的漢字構成一個詞 ...
sougou中文分詞服務 http://www.sogou.com/labs/webservice/ 中文分詞指的是將連續的漢字序列切分成一個個單獨的詞。 分詞精度: 使用國家語委語料庫所開放的2000萬字漢語語料,其詞性標注集符合《信息處理用現代漢語詞類標記規范》(GB/T ...
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 ...
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 ...
(HMM)是中文分詞中一類常用的統計模型, 本文將使用該模型構造分詞器。關於HMM模型的介紹可以參見隱式馬爾 ...
漢語中句子以字為單位的,但語義理解仍是以詞為單位,所以也就存在中文分詞問題。主要的技術可以分為:規則分詞、統計分詞以及混合分詞(規則+統計)。 基於規則的分詞是一種機械分詞,主要依賴於維護詞典,在切分時將與劇中的字符串與詞典中的詞進行匹配。主要包括正向最大匹配法、逆向最大匹配法以及雙向最大匹配 ...