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原创 NLP作业01：请利用HMM实现词性标注

根据数据估计HMM的模型参数：全部的词性集合，全部的词集合，初始概率向量，词性到词性的转移矩阵 ，词性到词的转移矩阵。这里直接采用频率估计概率的方法，但是对于会存在大量的0，所以需要进一步采用拉普拉斯平滑处理。HMM=(pi,A,B)，初始概率pi，隐藏（hide）状态转移概率矩阵（A），生成观测（observe）状态概率矩阵（B），Q是所有可能的隐藏状态的集合，V是所有可能的观测状态的集合。已知模型(pi,A,B)和观测序列O=(o1 ,o2,…oT)求状态序列I*={I1*,I2*,I3*,…