中文分词实现：基于隐马尔可夫模型（HMM）的方法

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种常用的统计模型，广泛应用于自然语言处理任务中，包括中文分词。中文分词是将连续的中文文本切分成一个个有意义的词语的过程，是很多自然语言处理任务的基础。

在本文中，我们将介绍如何使用HMM模型来实现中文分词，并提供相应的源代码供直接运行。

首先，我们需要准备训练数据集。训练数据集应包含已经进行分词的中文文本，每个句子的分词结果以空格或其他特殊符号进行分隔。例如，下面是一个简单的训练数据集：

我 爱 北京 天安门
中国 的 首都 是 北京

接下来，我们需要计算两个概率：发射概率和转移概率。

发射概率表示在给定隐藏状态的情况下，观测状态出现的概率。在中文分词中，隐藏状态表示词的起始位置（B表示词的开头，M表示词的中间，E表示词的结尾，S表示单字词），观测状态表示具体的字或词。发射概率可以通过统计每个隐藏状态到观测状态的频次来计算。

转移概率表示在给定隐藏状态序列的情况下，从一个隐藏状态转移到另一个隐藏状态的概率。转移概率可以通过统计每个隐藏状态之间的转移频次来计算。

下面是计算发射概率和转移概率的代码：

def calculate_emit_prob(corpus)