标注问题与隐马尔科夫模型（Tagging Problems, and Hidden Markov Models）

最新推荐文章于 2021-04-21 14:12:29 发布
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分类专栏： Machine Learning 文章标签： nlp markov tagging problem
本文介绍自然语言处理中的核心概念——标注问题及其解决方法，并深入探讨隐马尔科夫模型的应用。同时，覆盖了语言模型的基础知识及马尔科夫链的基本原理。

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Tagging Problems and Hidden Markov Models
渐渐遗忘的记忆
04-12 409
一，标注问题 1，基本定义 通常将源序列x1,x2,..,xnx1,x2,..,xnx_1,x_2,..,x_n映射为标记序列y1,y2,...,yny1,y2,...,yny_1,y_2,...,y_n的问题，称为序列标注问题或者标注问题。 序列对建模的任务就是从训练语料中学习一个函数可以将源序列映射为标记序列的函数。 2，两个经典的标注问题 （1）POS tagging(词性...
NLP | 自然语言处理 - 标注问题与隐马尔科夫模型（Tagging Problems, and Hidden Markov Models）
Allan的专栏
07-02 1万+
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。
NLP 学习笔记 02 (Tagging Problems, and Hidden Markov Models)
DarkScope从这里开始
03-06 4824
(all content based on the coursera course nlp) -------------------------------------------------------------------------------------------------------- 这一周的主要课程是tagging problems 首先是简单介绍了一下supervise
Michael collins nlp课程笔记（二）Tagging Problems, and Hidden Markov Models
qq_33355980的博客
12-10 591
目录   一、标注问题 二、标注问题的生成模型 2.1 问题的定义及转换 2.2 隐马尔科夫模型 2.3 三元隐马尔科夫模型的参数估计  2.4 模型的解码——维特比算法 讲义链接：http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/hmms-spring2013.pdf 一、标注问题 标注问题的任务是对于一个序列，给出其标记序列，也称为序列标记问题。nl...
Micheal Collins nlp课程笔记（二）Tagging Problems and Hidden Markov Models
qq_35190319的博客
04-24 350
一、The Tagging Problem 典型的标签问题有两种：POS（Part Of Speech）和NER（Named Entity Recognition），两者基本一致，POS是给句子的单词打上词性的标签，NER是给句子的单词打上类别的标签（实体或者非实体？实体的话是什么实体等等） 二、生成模型 在Tagging Problem中，我们目标是给定一个句子，能够得到相应的标签序列。因...
机器学习 - 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model)
weixin_41332009的博客
02-18 663
1. 马尔可夫模型 下面介绍几个马尔可夫模型中的重要概念： 1.1 一阶马尔可夫假设 (first order Markov assumption) n时刻的观测值只依赖于n-1时刻的观测值，即： p(xn∣xn−1,xn−2,...x0)=p(xn∣xn−1)p(x_n|x_{n-1},x_{n-2},...x_0) = p(x_n|x_{n-1})p(xn​∣xn−1​,xn−2​,...x0​)=p(xn​∣xn−1​) 1.2 转移概率 ai,j=p(xn=Sj∣xn−1=Si)a_{i,j} ..
HMM.rar_HMM_hidden markov model _隐马尔科夫_马尔科夫
09-22
**隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）**是一种统计建模方法，广泛应用于自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域。它基于马尔科夫假设，即系统状态的转移只依赖于当前状态，而与之前的状态无关。在HMM中...
hmm.rar_hidden markov_www.hmm22com_隐马尔_隐马尔科夫_隐马尔科夫模型
09-21
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是概率统计领域的一个重要模型，尤其在自然语言处理、语音识别、生物信息学等多个IT领域有着广泛应用。它是一种能够处理观测序列与隐藏状态序列之间关系的概率模型。...
Hidden Markov Models for Time Series_An Introduction Using R (2nd Edition)
07-27
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models，HMM）是一种统计模型，用于描述含有隐含未知参数的马尔科夫过程。由于其在时间序列分析中的强大能力，HMM被广泛应用于诸多领域，例如语音识别、自然语言处理（NLP）、金融...
Tagging Problems & Hidden Markov Models---NLP学习笔记（原创）
weixin_30507481的博客
12-09 90
本栏目来源于对Coursera在线课程NLP（by Michael Collins）的理解。课程链接为：https://class.coursera.org/nlangp-001 1. Tagging Problems 1.1 POS Tagging 问题描述 Input：Profits soared at Boeing Co., easily topping forecasts on...
深度学习在用户画像标签模型中的应用
chaishen10000的专栏
02-14 2万+
最近一段时间都在学习深度学习，想着在用户画像标签模型中看能不能用上，终于，用了一个多月的时间，结合实际的场景和数据，搭建了一套“孕妇标签”的深度学习模型。这篇文章重点介绍了在用户画像标签模型中运用深度学习建模的过程中，我们遇到的一些问题，以及其中的一些体会和思考，对于深度学习的一些基础概念和模型，文章没有过多的介绍。另外，自己也属于深度学习的入门阶段，若有理解有误的地方，欢迎大家指正。什么是用户画...
标签模型计算
chbxw
04-21 1882
  本模块是用户画像的核心：主要负责 根据原始数据以及标签规则进行相应的计算，比如规则匹配/统计/挖掘等相关操作，最终得到标签结果，将结果存入HBase中。 从上述图中可以分析出，每个标签模型计算时与存储系统交互： 1）、加载MySQL表的数据 读取标签的规则 2）、加载HBase表的数据 读取业务数据，比如用户基本信息数据、订单数据等 3）、保存标签数据至HBase表 将每个用户标签数据保存到HBase中 如上图标签模型开发，包含四个步骤： 1）、加载标签数据，获取标签规则rul.
隐马尔科夫模型（HMM)——qjzcy的博客
qjzcy的博客
05-25 1374
隐马尔科夫模型的一点学习总结
斯坦福大学-自然语言处理入门 笔记 第五课 拼写纠正与噪音通道（Noisy Channel）
苏三慎的博客
10-16 2861
一、拼写纠正任务 1、拼写任务 发现拼写错误 纠正拼写错误 自动纠正 给出纠正建议（一个词） 给出纠正建议（一些词） 2、拼写错误的类型 拼写出来的不是单词（non-word spelling error）：graffe→giraffe 拼写出来的是另一个单词 排字（Typographical ）错误：three→there 认知错误（同音异形）：too→two 3、拼写出来的...
Long-Short Term Memory(长短时记忆模型)
xiaoniu0991的博客
07-14 1万+
长短期记忆（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。        LSTM的表现通常比时间递归神经网络及隐马尔科夫模型（HMM）更好，比如用在不分段连续手写识别上。2009年，用LSTM构建的人工神经网络模型赢得过ICDAR手写识别
隐马尔可夫模型求解三大问题实例剖析
热门推荐
程序猿视角
08-18 2万+
自然语言处理技术离不开隐马尔可夫理论。看了书中几个例子，我已经头晕眼花了。仔细研究后把思路整理一下，画成简单的示意图，希望能帮助大家理解。 　　模型实例　　假设 S 是天气状况的集合，分别是“晴天”、＂多云＂、“下雨”， 　　其初始概率分布为， 晴天 多云 下雨 0.63 0.17 0.20 　　其状态转移概率矩阵为： - 晴 阴 雨 晴 0.500
隐马尔科夫模型、三个基本问题、三个训练算法
极客梦的专栏
05-18 1万+
参考一篇“机器学习研究会”的文章与宗庆后的《统计自然语言模型》，督促自己回顾一下HMM模型知识为面试做准备。这次学习会讲了隐马尔科夫链，这是一个特别常见的模型，在自然语言处理中的应用也非常多。常见的应用比如*分词，词性标注，命名实体识别等问题序列标注问题均可使用隐马尔科夫模型*.下面，我根据自己的理解举例进行讲解一下HMM的基本模型以及三个基本问题，希望对大家理解有帮助~ 隐马尔科夫模型定义隐马
使用matlab编程GUI 实现WGS84-CGCS2000坐标转换.zip
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2023年新版中国医科大学考试计算机基础与应用在线作业.doc
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