一、隐含马尔可夫模型（Hidden Markov Model） 1、简介 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的，而是美国数学家鲍姆提出的，隐含马尔可夫模型的训练方法（鲍姆-韦尔奇算法）也是以他名字命名的。隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速、有效的方法。 2、马 ...
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2017-03-24 16:46:27
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前言在李航的《统计学方法》第十章有对隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）比较详细的介绍和推导公式，我参考公式结合中文分词应用实现了隐马模型观测序列的生成、前向算法、维特比算...
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2016-09-01 20:09:12
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这篇文章记录一下解决HMM三大问题的第二个问题的学习过程。回忆一下，第二个问题是什么来着？给定HMM模型\(lambda\)和观测序列O，求产生这个观测序列概率最大的状态序列是什么？把这个问题叫做解码问题，也是挺贴切的~ 求解这个问题，有一个经典的算法，叫做Viterbi算法。Viterbi是个了不 ...
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2016-08-28 16:16:50
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摘要：写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验，实验完成之后，迫切想知道采用的序列标注模型的好坏，有哪些指标可以度量。于是，就产生了对这一专题进度学习总结，这样也便于其他人参考，节约大家的时间。本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标，重点达到实用。本文布局如下：第一章采用统计学习角度介绍... ...
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2016-07-19 20:28:08
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HMM简介 HMM用于研究非确定性生成模式，HMM是一个与时间无关的模型（有待改进），并且n阶HMM模型是指下一个状态只与前n个有关，通常只研究一阶HMM模型（有待改进）。从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利...
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2015-09-16 22:03:45
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一、结巴中文分词采用的算法
基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG)
采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法
二、结巴中文分词支持的分词模式
目前结巴分词支持三种分词模式：
精确模式，试图将句子最精确地切开，适...
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2015-08-29 18:50:49
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隐马尔可夫模型问题有3个，即评估、解码、学习。其中评估问题描述为给定一个隐马尔可夫模型参数和一个观察序列，求该观察序列的概率。我们使用前向算法(forwardalgorith)来解决这个问题。其c代码如下：hmm.h文件#ifndef_HMM_H_#define_HMM_H_//宏定义#defineNN3#defineMM4#defi..
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2015-08-21 11:28:42
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实验目的：吴老师认为HW2000-adapt-zhijun40-State10，实验结果的音速过快，比智骏40句的音速要快，所以像用智骏40句的时长模型，然后自适应后的频谱、基频参数，得到一个结果，看看怎么样？实验过程：新建一个路径：experimnet/Zhijun40-Synlabels（全部是...
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2015-04-03 18:43:25
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最近在学习工具包HTK的使用，看了官网提供的htkbook，对工具包的使用有很多不清楚，对HMM模型及语音识别的过程还没有一个比较清晰的认识，所以想通过实践来加深理解。搜了网上关于HTK的入门资料，比较多的是介绍如何建立一个Yes/No的识别系统，有本pdf叫HTK basic tutorial就是...
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2015-03-31 00:30:53
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1.17-18：学习HMM模型；1.18-20：学习CRF模型（未完成）；1.20-24：应用HMM到具体问题；1.24-27：扩展为second-order HMM（扩展Bi-gram MLE到Tri-gram MLE；扩展Viterbi算法）；明确了BW算法不适合正在解决的问题；1.28：在词性...
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2015-01-30 15:36:58
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