HMM 学习+Viterbi Algorithm

最新推荐文章于 2025-07-26 17:59:27 发布
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本文探讨了Viterbi算法在隐马尔可夫模型(HMM)中的应用，重点介绍了如何寻找最可能的隐藏状态序列。通过具体实例解析算法原理，并提供了深入学习HMM及Viterbi算法的资源链接。

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CYK算法
haimengao的专栏
06-09 8108
这个部分最好的材料还是看
HMM-Viterbi algorithm（Python实现）
NorthWayAny的博客
03-28 1102
求解最可能的隐状态序列是HMM的三个典型问题之一，通常用维特比算法解决。维特比算法就是求解HMM上的最短路径（-log(prob)，也即是最大概率）的算法。 算法思路： 从状态t到初始状态，需要寻找最短路径，运用逆推递归的方法来寻找这条最短路径。 状态t由状态(t-1)直接决定，从状态(t-1)到状态t一定有一条最短路径，问题的求解就变成了求初始状态到状态(t-1)的最短路径。 一直逆推到初始状态，问题就变成了求从初始状态到状态1的n条路径，然后找出状态1到状态2的最短的n条路径（实际上会有n*n条路径）
自然语言处理（NLP）- HMM+VITERBI算法实现词性标注（解码问题）（动态规划）（Python实现）
bensonrachel的博客
11-18 5582
NLP- HMM+维特比算法进行词性标注（Python实现） 维特比算法针对HMM解码问题，即解码或者预测问题（下面的第二个问题），寻找最可能的隐藏状态序列：对于一个特殊的隐马尔可夫模型(HMM)及一个相应的观察序列，找到生成此序列最可能的隐藏状态序列。也就是说给定了HMM的模型参数和一个观测序列，计算一系列的隐状态。给定观测序列，求最可能的对应的隐状态序列。 Viterbi： ...
HMM——维特比算法(Viterbi algorithm)
weixin_30399821的博客
06-27 297
1. 前言维特比算法针对HMM第三个问题，即解码或者预测问题，寻找最可能的隐藏状态序列： 对于一个特殊的隐马尔可夫模型(HMM)及一个相应的观察序列，找到生成此序列最可能的隐藏状态序列。 也就是说给定了HMM的模型参数和一个观测序列，计算一系列的隐状态，使得此观察序列的出现可能最大，即最大化P(隐状态 | 观测序列)，给定观测序列，求最可能的对应的隐状态序列。 实际上解决此问题，在《统计学习...
隐马尔可夫模型（HMM）及Viterbi算法
Python中文社区
01-18 3697
♚作者： jclian，本人从事Python已一年多，是Python爱好者，喜欢算法，热爱分享，希望能结交更多志同道合的朋友，一起在学习Python的道路上走得更远！HM...
HMM学习最佳范例：维特比算法（Viterbi Algorithm）
romance89的博客
06-12 1881
六、维特比算法（Viterbi Algorithm） 寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states) 　　对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列，我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列。 1.穷举搜索 　　我们使用下面这张网格图片来形象化的说明隐藏状态和观察状态
一文搞懂HMM（隐马尔可夫模型）-Viterbi algorithm
古月哲亭
04-18 2090
***一文搞懂HMM（隐马尔可夫模型）*** 简单来说，熵是表示物质系统状态的一种度量，用它老表征系统的无序程度。熵越大，系统越无序，意味着系统结构和运动的不确定和无规则；反之，，熵越小，系统越有序，意味着具有确定和有规则的运动状态。熵的中文意思是热量被温度除的商。负熵是物质系统有序化，组织化，复杂化状态的一种度量。 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念，用来表示任...
基于HMM的词性标注方法详解（HMM+Viterbi，例题分析）
最新发布
m0_72909732的博客
07-26 952
本文研究了基于隐马尔可夫模型(HMM)的词性标注方法。HMM将词性标注视为序列标注问题，通过状态转移概率矩阵和观测概率矩阵建模词语与词性间的概率关系。实验在人民日报语料库上验证了HMM的有效性，标准分词条件下准确率达97.93%，但分词错误会显著影响性能（降至94.14%）。研究分析了HMM的优势（模型直观、计算高效）与局限性（强独立性假设），并指出未来可结合神经网络等改进方向。HMM作为经典概率模型，为词性标注任务提供了重要基础。
维特比算法（Viterbi Algorithm）
weixin_43156294的博客
07-29 1255
维特比算法（Viterbi Algorithm），由安德鲁·维特比（Andrew Viterbi）于1967年提出，是一种用于寻找最有可能产生观测序列的隐藏状态序列的动态规划算法。它在信息论、编码理论、语音识别、生物信息学等领域有着广泛的应用，特别适用于信号处理和自然语言处理等领域，用于从一系列观察到的事件中推断出最可能的产生这些事件的状态序列。
HMM学习(6)-Viterbi Algorithm
weixin_30414245的博客
03-24 111
HMM学习(6)-Viterbi Algorithm 分类： HMM学习 2007-12-22 20:42 3279人阅读 原文：http://www.comp.leeds.ac.uk/roger/HiddenMarkovModels/html_dev/main.html Wangben at mcrc, hit, Harbin 2007.12.22 6 ...
HMM.rar_HMM matlab_viterbi_viterbi 算法_viterbi算法_前向算法
07-15
维特比算法（Viterbi Algorithm）是HMM中最优路径搜索的方法，用于找出最可能产生给定观测序列的状态序列。它通过动态规划策略，计算每个时刻t每个状态j的“最优概率”$V_t(j)$，即最有可能到达状态j的路径概率。...
the viterbi algorithm
01-14
该算法主要用于解决隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）中的最优化问题。在数字通信系统中，维特比算法常被用来解码卷积码，也就是将经过噪声干扰传输的信号恢复为原始的发送信号。由于其在解决序列估计...
HMM自学+HMM隐马尔科夫模型的学习资料_有实例介绍
08-02
维特比算法（Viterbi Algorithm）：**求解给定观测序列下，最可能的一条隐藏状态序列。 ### 三、HMM应用 **1. 自然语言处理：**在词性标注、语音识别中，HMM可以用来模型词语出现的概率分布。 **2. 生物信息学：...
kneser ney平滑
haimengao的专栏
04-17 5216
http://books.google.com.hk/books?id=GyjBtfWFcO8C&pg=PA56&lpg=PA56&dq=kneser+ney%E5%B9%B3%E6%BB%91&source=bl&ots=QDtLsA1x3J&sig=Ymucml9rVWw3g0wnIbX90Z6fKFc&hl=zh-CN&sa=X&ei=RqRPU-KgPKXsiAfhvoHIDA&ved=0
少数民族语言
haimengao的专栏
07-27 1896
最好的语料获取地方就是去维基上查找语言，ranho
语言模型n-gram
haimengao的专栏
04-17 914
deleted interpolation trigram http://www.cslu.ogi.edu/HLTsurvey/ch1node41.html
CRF-条件随机场
haimengao的专栏
04-19 741
参见：http://blog.youkuaiyun.com/chlele0105/article/details/14897761 在组块方面效果还不错
NLP重要概念集锦
haimengao的专栏
03-31 572
SRL： SRL（Semantic Role Labeling, 语义角色标注）是一种浅层的语义分析技术，它标注句子中某些短语为给定谓词的论元（语义角色）。SRL可以分为两个子任务，一是识别，即判断一个短语是否 语义角色；其次是分类，即判断该短语属于哪一种语义角色
使用Matlab实现HMM算法：Viterbi与前向算法详解
这些算法包括了HMM的前向算法、后向算法以及著名的Viterbi算法。隐马尔可夫模型是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。它在语音识别、自然语言处理、信号处理等领域有着广泛的应用。在本资源...
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