HMM与Viterbi算法之间的关系以及Viterbi算法如何能够解决分词问题

最近在学习Viterbi算法的过程中遇到一个很棘手的问题,总是搞不清Viterbi算法在实际应用中到底起到了一个什么作用,这让我心烦不已,好在这位老哥的这篇实例文章给了我极大的帮助,在此感谢一下,也帮转一下,希望能够帮助更多的朋友.

(原)https://blog.youkuaiyun.com/jiangzhenkang/article/details/84555947

我认真阅读了这篇文章,发现这位老哥在计算第二步"我"到"来"的过程中有一个错误,在此记录一下,免得自己钻牛角尖

我们知道了”我“，然后开始求”来“

我们将第一步得到的三个概率作为传递给”来“，然后根据发射概率求得第二部是每个状态的值：

注意 求解第二步的过程中，可能遇到多个结果，我们取最大值，比如：在第二步为B的情况有三种：

1、第一步为B，第二步为B, 此时概率为第一步为B的概率B到B的转移概率B到”来“的发射概率 = 0.24（上一步求得）* 0（根据转移矩阵）*0.8（根据发射概率矩阵求得） = 0

2、第一步为E，第二步为B，此时概率为第一步为E的概率E到B的转移概率B到”来“的发射概率 = 0（上一步求得）* 2（根据转移矩阵）*0.8（根据发射概率矩阵求得） = 0

3、第一步为S，第二步为B,此时概率为第一步为S的概率S到B的转移概率B到”来“的发射概率 = 0.32（上一步求得）* 0.8（根据转移矩阵）0.8（根据发射概率矩阵求得） = 0.32*0.64 = 0.2048

所以上述三个结果取最大值得到第二步为B的概率为0.1024, 路径是SB
同理：
所以上述三个结果取最大值得到第二步为E的概率为0.12,路径是BE
所以上述三个结果取最大值得到第二步为S的概率为0.0256，路径是SS

这么算才是正确的.