Performing Viterbi DecodingThe Viterbi decoder itself is the primary focus of this tutorial. Perhaps the single most important concept to aid in under...
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2015-01-06 11:44:38
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RT，NLP实验二。音字转换，其中用到的思想比较基本、比较老。
1.首先统计unigram和bigram的频数
2.词作为状态集，音作为观测序列。
3.计算转移矩阵概率和发射矩阵概率，建立HMM模型
4.给定HMM模型和观测序列，采用viterbi算法动态规划解码。
viterbi.py
# -*- coding: cp936 -*-
"""
viterbi.py
au...
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2014-12-13 15:13:29
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命名实体识别中最难的部分当属实体机构名了，这是因为机构名的组成成分十分复杂，可以是人名、地名、序数词、企业字号甚至是上级机构名。本文介绍一种基于角色标注的层叠HMM模型下中文机构名识别方法。目前代码已整合到HanLP中，即将开源。原理基本原理请参考《实战HMM-Viterbi角色标注地名识别》，不再...
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2014-11-18 23:49:39
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命名实体识别（Named Entity Recognition）也是自然语言处理中的一个难关，特别是中文这样没有大小写等固定形态的语言。上次介绍过《实战HMM-Viterbi角色标注中国人名识别》，这次基于类似的原理，为HanLP实现中文地址地名（NS）的自动识别。原理训练对熟语料自动角色标注，统计...
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2014-11-17 22:42:38
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clc;clear all;close all;Start_Pi = [-1,-1];State_k = ['H','L'];% 转移矩阵Transition_matrix = [-1,-1.322;-1.322,-0.737];% 0 H L % H -1 ...
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2014-11-06 17:17:31
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1.速率匹配之码率选择
信道环境：AWGN
信噪比：SNR
码率R : 1/2 ,1/3，1/4 ,1/8
MATALB仿真架构：源比特 +卷积码/Turbo（1/3） +速率匹配（不同R）+QPSK调制 +AWGN +QPSK解调+解速率匹配+ Viterbi/Turbo
+BER
说明：R码率1/2 ，1/4 ,1...
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2014-09-21 18:40:31
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1. 卷积码增益性能、误码率
信道环境：AWGN
信噪比SNR ：0:0.1:6
MATALB仿真架构：源比特 +卷积码 +BPSK +AWGN +Viterbi +BER
说明：卷积编码，不同的R码率，不同的约束长度
2. Turbo增益性能、误码率
信道环境：AWGN
信噪比SNR ：-1:0.1:2
MATALB...
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2014-08-31 11:57:21
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本章的假设前提是不同类之间存在相关性。连续的特征向量不是孤立的。
1，贝叶斯分类器
2，马尔科夫链模型
3，the viterbi algorithm
4, 信道均衡（channel equalization）:任务是回复被传输通道或者噪音破坏的信息序列。
5，隐式马尔科夫模型
6，带状态持续模型（state duration model）的HMM
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2014-07-25 11:05:21
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