基于HMM的中文分词

HMM

  

2020-01-04 15:55:40

隐马尔可夫模型(HMM)在中文分词中的应用 隐马尔可夫模型的详细解释 隐马尔可夫模型的一些范例介绍 隐马尔可夫模型中有两个序列,一个是状态序列,另一个是观测序列,其中状态序列是隐藏的。用具体的例子来解释。       假设一个房间内有N个装有球的盒子,在这些盒子中分别有M种不同颜色的球,我根据某一个概率分布(初始概率分布,在中文分词中就是一句话中第一个字符对应的状态概...

语音信号处理-HMM1

HMM

  

2020-03-31 01:10:03

HMM 隐马尔科夫模型 一个语音波形序列经过分帧特征提取,得到矢量的序列Y={y1,y2…yn} 建立模型,能够自己产生Y。 短时平稳假设 隐马尔科夫模型: 随机数学 在语音识别方面:HTK http://htk.eng.cam.ac.uk/ 根据观察输出函数式基础VQ、连续密度、还是二者综合,HMM分为: 离散HMM:(DHMM, Discrete HMM) 连续HMM (CDHM...

前部分既然实战,那就直接代码,理论不清楚的看这里: (1)04 隐马尔可夫模型 (HMM) :https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/105007027 (2)一个隐马尔科夫模型的应用实例:中文分词: https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54891582 解码问题:已知...

Viterbi algorithm

Viterbi  HMM

  

2020-05-29 17:57:18

HMM(隐马尔可夫模型)是用来描述隐含未知参数的统计模型 任何一个HMM都可以通过下列五元组来描述: 而Viterbi算法是解决隐马第三问题(求观察序列的最可能标注序列)。 算法大概就是通过已知的可以观察到的序列,和一些已知的状态转换之间的概率情况,通过综合状态之间的转移概率和前一个状态的情况计算出概率最大的状态转换路径,从而推断出隐含状态的序列的情况。 维基百科的这个例子的动态图 问题描述来源知...

本人正在攻读计算机博士学位,目前一直再学习各种模型啊算法之类的。所以一直想把自己的学习过程总结一下,所以就开通了这个博客。 这两天一直再看语音识别方面的知识,想把自己的理解总结一下,希望对其他学习的人有所帮助。 提前需要掌握的知识: 语音信号基础:语音信号的表示形式、分帧、特征(MFCC)、音素等等 HMM模型:离散隐马尔科夫模型级3个问题的求解方法 GMM:混合高斯模型,用于连续隐马尔科夫模型。...

最近在看“统计学习方法”,第十章讲的“隐马尔可夫模型”,方法理论比较基础,但是应用很广泛。 具体理论知识可以参考:https://blog.csdn.net/xmu_jupiter/article/details/50956389 以下是我自己为了方便复习回顾,整理的PPT来讲解这章的内容,下面是前向后向算法:   下面是用C ++实现前向...

HMM学习最佳范例 http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-four-hidden-markov-models 一 、定义 二、应用 三、前向算法(评估观察序列概率) 3.1穷举思想 3.2递归思想 3.3实现 四、维特比算法(解码隐藏状态) 4.1穷举思想 4.2递归思想 实现: 五、后向算法 步骤: a)初始化,令t=T时刻所有状态的后向变量为...

HMM的学习笔记整理

HMM  人工智能

  

2020-05-12 18:53:05

隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程,隐藏的马尔可夫链随机生成的状态序列,称为状态序列。每一个状态生成一个观测,而由此产生的观测的随机序列,称为观测序列。序列的每一个位置又可以看作是一个时刻。 GMM的理解:https://blog.csdn.net/weixin_42555080/artic...

文章目录 引入 盒子模型与盒子问题(urn problem) 随机过程 索引集 状态空间 采样函数 增量 马尔可夫链与马尔可夫过程 隐马尔科夫模型定义 示例——帮助理解 精灵、盒子与球 天气估计 原理描述 推断问题 估算观测序列出现的概率 计算隐藏变量的概率 过滤问题 平滑问题 最可能解释问题 模型训练 实现 搭建一个 HMM 并产生数据集 引入 为了更方便地理解隐马尔可夫...

文章目录 1 理论 2 代码 3 参考 1 理论 HMM解决的三大问题如下,即概率计算,学习以及预测问题。分别采用前向/后向算法,Viterbi算法,Baum-Welch算法进行求解。 2 代码 3 参考 理论:周志华《机器学习》,李航《统计学习方法》 代码:https://github.com/fengdu78/lihang-code...

HMM之后向算法

机器学习 算法  Python  HMM

  

2020-06-29 03:54:11

HMM-后向算法 假定现在隐含态是s1,s2,s3;观测状态是A,B 隐含态之间的转移情况如下图1: 上图1,2,3对应的就是隐含态s1,s2,s3之间的转移情况,然后他们之间的输出状态A,B之间的概率如下表 现在要计算在t=0时刻,t=1,t=2,t=3,t=4时刻观测序列是O={ABAB}的概率是多少? 后向算法就是从后往前计算,如图2所示,从t=4~t=1进行计算。 后向算法就是从Ot往后计...

【转自:https://blog.csdn.net/mingzai624/article/details/52399235】 介绍 定义 wiki上有定义: 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别。 马可夫模型的概率 这里用...

简述 这里要感谢一位研究生师兄分享了我这篇文章 https://www.ricequant.com/community/topic/788/ 本文,是对上面文章的梳理,并做出了在本地条件下使用的代码 过程 隐藏马尔可夫(HMM)过程本质上,根据显式的数据,反推隐藏的状态。 类似于从输出链反推导出状态链。而每个状态,都有对应的输出可能。 这里假设所有的特征向量都服从高斯分布。(这个假设是自然的。中心...

这里先来简单复习一下概率论中的一些基本知识: 1. 基本概念 事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率,称为条件概率,记为P(A|B)。 两个事件共同发生的概率称为联合概率。A与B的联合概率表示为 P(AB) 或者P(A,B)。进而有,P(AB) = P(B)P(A|B)=P(A)P(B|A)。这也就导出了最简单形式的贝叶斯公式,即P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 以及条件概率...