21、隐马尔可夫模型与词性标注：原理、应用与实现

隐马尔可夫模型与词性标注：原理、应用与实现

1. 隐马尔可夫模型基础

隐马尔可夫模型（HMM）是一种强大的概率模型，在许多领域都有广泛应用。给定初始概率矩阵、转移概率矩阵和观测概率矩阵，我们可以使用前向算法计算观测序列的概率。以下是一个具体的代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

if __name__ == '__main__':
    initial_prob = np.array([[0.6], 
                             [0.4]])

    trans_prob = np.array([[0.7, 0.3], 
                           [0.4, 0.6]])

    obs_prob = np.array([[0.1, 0.4, 0.5], 
                         [0.6, 0.3, 0.1]])

    class HMM:
        def __init__(self, initial_prob, trans_prob, obs_prob):
            self.N = np.size(initial_prob)
            self.initial_prob = initial_prob
            self.trans_prob = trans_prob
            self.emission = tf.constant(obs_prob)
            assert self.initial_