当时比赛时没看这道题，后来看了下，感觉完全可以当做是条件概率之类的事情来做？其实这个是典型的隐马尔科夫模型的应用，这篇文章介绍的很不错http://blog.csdn.net/likelet/article/details/7056068
根本思想就是到第i天最优路径可以用第i-1天的最优路径推出来，也就是所谓的无后效性，其本质类似于递推，结合下概率方面的知识，递推一下就可以了
代码https...
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2014-07-26 15:06:10
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在马尔科夫模型中，每个状态代表了一个可观察事件，所以，马尔科夫模型有时又称作可是马尔科夫(visible markov model, VMM),这在某种成都航限制了适应性。在隐马尔科夫模型(VMM)中，我们不知道模型所经过的状态序列，只知道状态的概率函数，也就是说，观察到的时间是状态的随机函数，因此...
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2014-07-16 19:00:00
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隐马尔科夫模型中有三个问题：1）估计问题：给定一个观察序列O=O1O2...OT和模型u = (A, B, π),如何快速地计算出给定模型u情况下，观察序列O的概率，即P(O|u)2）序列问题: 给定观察序列O=O1O2...OT和模型u = (A, B, π),如何快速有效地选择在一定意义下“最优...
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2014-07-16 18:59:53
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在自然语言处理中有一个常见的任务，即标注。常见的有：1）词性标注（Part-Of-Speech Tagging），将句子中的每个词标注词性，例如名词、动词等；2）实体标注（Name Entity Tagging），将句子中的特殊词标注，例如地址、日期、人物姓名等。粗略看来，这并不是一个简单问题。首先每个词都可能有多个含义，不同情况表达不同含义；其次，一个词的含义或者词性也受到前后多个词的影响。
然后隐马尔科夫模型却从数学上给出了一个近乎完美的解决方案。...
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2014-07-02 10:45:21
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一、隐马尔科夫HMM假设：
有且只有3种天气：0晴天，1阴天，2雨天
各种天气间的隔天转化概率mp：
mp[3][3]
晴天
阴天
雨天
晴天
0.33333
0.33333
0.33333
阴天
0.33333
0.33333
0.33333
雨天
0.3333...
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2014-06-21 18:29:43
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HMM 模型是语音和语言处理中最普遍使用的序列标注模型之一。HMM 模型的建模包
括三个问题:(1)估计观察序列的概率;(2)快速找到最优的状态序列;(3)自动进行 模型的参数估计。本文围绕这三个问题展开,并介绍了在中文分词、词性标注中、拼音
输入法中的使用;同时,对 HMM 模型的一些扩展模型也进...
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2014-05-30 05:24:57
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