HMM

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Author: 李文乐;
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Datawhale

直观理解

马尔可夫链（英语：Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain，缩写为DTMC），因俄国数学家安德烈·马尔可夫（俄语：Андрей Андреевич Марков）得名，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。
隐马尔可夫模型包含5个要素：初始概率分布，状态转移概率分布，观测概率分布，所有可能状态的集合，所有可能观测的集合。
隐马尔可夫模型HMM是结构最简单的动态贝叶斯网络，是有向图模型。

核心公式

依据马尔可夫性，所有变量的联合概率分布为：

注意要点

统计语言模型[Statistical Language Model]

是自然语言处理的重要技术，对于要处理的一段文本，我们可以看做是离散的时间序列，并且具有上下文依存关系；该模型可以应用在语音识别和机器翻译等领域，其模型表达式如下：

如果只考虑前n-1个单词的影响，称为n元语法(n-grams),那么语言模型变为：

注意：很多时候我们无法考量太久以前的词，一是因为距离太远的词与当前词关系不大，二是因为距离越长模型参数越多，并且成指数级增长，因此4元以上几乎没人使用。当n=2的时候，就是只考虑前一个单词的一阶马尔科夫链模型，大家都知道在NLP任务中，上下文信息相关性的跨度可能非常大，马尔科夫模型无法处理这样的问题，需要新的模型可以解决这种长程依赖性(Long Distance Dependency)。
这里可以回忆一下RNN/LSTM网络，通过隐状态传递信息，可以有效解决长程依赖问题，但当处理很长的序列的时候，它们仍然面临着挑战，即梯度消失。

两点马尔可夫性质：[可以理解为无记忆性；留意：NLP问题会涉及哦]

（1）. 下一个状态的概率分布只与当前状态有关（2）. 下一个时刻的观测只与其相对应的状态有关

最大熵马尔可夫模型为什么会产生标注偏置问题？如何解决？
HMM为什么是生成模型

因为HMM直接对联合概率分布建模；相对而言，条件随机场CRF直接对条件概率建模，所以是判别模型。

HMM在处理NLP词性标注和实体识别任务中的局限性

在序列标注问题中，隐状态（标注）不仅和单个观测状态相关，还和观察序列的长度、上下文等信息相关。例如词性标注问题中，一个词被标注为动词还是名词，不仅与它本身以及它前一个词的标注有关，还依赖于上下文中的其他词

隐马尔可夫模型包括概率计算问题、预测问题、学习问题三个基本问题

（1）概率计算问题：已知模型的所有参数，计算观测序列Y出现的概率，可使用前向和后向算法求解。
（2）预测问题：已知模型所有参数和观测序列Y，计算最可能的隐状态序列X，可使用经典的动态规划算法——维特比算法来求解最可能的状态序列。
（3）学习问题：已知观测序列Y，求解使得该观测序列概率最大的模型参数，包括隐状态序列、隐状态之间的转移概率分布以及从隐状态到观测状态的概率分布，可使用Baum-Welch算法进行参数的学习，Baum-Welch算法是最大期望算法的一个特例。