自己根据算法编写了两个简单的matlab代码，应用于例子中的数据取得了正确的解，这里并没有考虑速度优化的问题，请大家不吝指教：1.模型评估HMM模型如下，试根据前向算法计算产生观察符号序列O={ABAB}的概率。状态转移概率矩阵a = [0.4 0.6 0 ; 0 0.8 0.2; 0...
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2014-12-03 23:00:28
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隐马模型是一个不复杂但在NLP上最有效、快速的方法。1.通信模型 自然语言和通信的联系是天然的，当自然语言处理问题回归到通信系统中的解码问题时，很多难题就迎刃而解了。 前面已经说了，我们把说话看作是一种编码方式，然后通过喉咙、空气传播，听到话的人的耳朵接收，再理解说的话，也就是语音识别。如果...
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2014-10-18 20:58:19
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首先介绍下隐马尔可夫模型，它是一个时序的概率模型，概念书上有原话，大致的意思是：由一个隐马尔科夫链随机生成的无法观测的状态随机序列，每个状态再产生一个可以观测的随机序列，结合书上的例子，这个状态可以是一个盒子，观测值就是盒子里面取出来的是红球还是白球。 下面是一些定义： Q：所有可...
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2014-10-16 20:53:23
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参考，隐马尔可夫模型（HMM）攻略 首先看看确定的状态序列，这种状态序列中状态的变化是确定的，比如 红绿灯，一定是绿灯->红灯->黄灯，这样的状态序列 当然也有些不确定状态序列，比如 天气，今天是晴天，你不能确定明天也一定是晴天或雨天 于是我们用概率来表示这种不确定性，称为马尔可夫过程 (Marko...
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2014-09-01 22:21:23
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第一部分 模型简介
隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程 ----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。自20 世纪80年代以来，HMM被应用于语音识别，取得重大成功。到了90...
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2014-07-29 14:38:48
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隐马尔可夫模型介绍见这里：点击打开链接
Peter's Hobby
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
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Problem De...
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2014-07-24 10:36:44
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Peter's Hobby
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
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2014-07-23 20:58:05
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代码下载：基于隐马尔可夫模型的有监督词性标注
词性标注（Part-of-Speech tagging 或 POS tagging)是指对于句子中的每个词都指派一个合适的词性，也就是要确定每个词是名词、动词、形容词或其他词性的过程，又称词类标注或者简称标注。词性标注是自然语言处理中的一项基础任务，在语音识别、信息检索及自然语言处理的许多领域都发挥着重要的作用。
词性标注本质上是...
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2014-06-24 20:05:51
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隐马尔可夫模型HMM与维特比Veterbi算法（二）主要内容：前向算法（Forward
Algorithm）穷举搜索（ Exhaustive search for
solution）使用递归降低问题复杂度前向算法的定义程序实现前向算法举例说明前向算法一、前向算法（Forward Algorithm）...
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2014-05-18 19:05:07
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隐马尔可夫模型HMM与维特比Veterbi算法（一）主要内容：1、一个简单的例子2、生成模式（Generating Patterns）3、隐藏模式（Hidden
Patterns）4、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）一、一个简单的例子 考虑一个简单的例子，有人试图通过一片海藻...
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2014-05-17 20:05:13
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