HMM讲解较好，应用NLP

最新推荐文章于 2025-05-23 23:14:40 发布
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自然语言处理NLP原理与代码实例讲解
AI天才研究院
08-02 304
好的，我会按照您的要求，以"自然语言处理NLP原理与代码实例讲解"为主题，撰写一篇专业的技术博客文章。文章将遵循您提供的结构模板，包含背景介绍、核心概念、算法原理、数学模型、代码实例、应用场景、资源推荐、总结和附录等部分。我会尽力确保文章逻辑清晰、内容深入、实例丰富，并努力达到8000字以上的字数要求。同时，我也会尝试插入相关的Mermaid流程图来帮助阐释核心概念和架构
自然语言处理在社交媒体分析中的应用
欢迎来到我的优快云空间！这里聚焦AI大模型应用实战，分享前沿技术、实战案例与开发经验。
03-07 1034
自然语言处理和社交媒体分析是当前信息技术领域的重要研究方向。通过本书的学习，读者将能够深入理解这两大领域的核心概念、技术方法和应用场景，为未来的研究和工作打下坚实的基础。关键词：自然语言处理、社交媒体分析、语言模型、情感分析、话题检测摘要：本文首先介绍了自然语言处理的发展历程与现状，以及社交媒体分析的重要性与应用领域。接着，详细阐述了本书的结构安排和学习目标，为读者提供了清晰的学习路径。通过本文的学习，读者将能够掌握自然语言处理和社交媒体分析的核心概念和技术，为未来的研究和实践打下坚实基础。
HMM介绍及其在语音识别中的应用(新)
08-15
HMM介绍及其在语音识别中的应用(新)
HMM在自然语言处理中的应用
秋曾万的博客
07-13 1765
原文
HMM ,MHMM,CRF 优缺点与区别
weixin_34129145的博客
02-15 3599
隐马尔科夫模型（HMM）： 图1. 隐马尔科夫模型 隐马尔科夫模型的缺点： 1、HMM只依赖于每一个状态和它对应的观察对象： 序列标注问题不仅和单个词相关，而且和观察序列的长度，单词的上下文，等等相关。 2、目标函数和预测目标函数不匹配： HMM学...
经典HMM简介（二）
rose_gong的专栏
03-07 571
经典HMM简介（二）本文用到的记号如下： O=O1,O2,L,OTO=O_1,O_2,L,O_T:输出的观察符号序列 P(O/λ)P(O/\lambda):给定模型λ时，输出符号序列O的概率 aija_{ij}:从状态SiS_i到状态SjS_j的转移概率 βt(i)\beta_{t}(i): P(Ot+1,Ot+2,...,OT,qt=Si),1≤t≤T−1P(O_{t+1},O_{t+2}
NLP --- 隐马尔可夫HMM（第三个问题详解及HMM的应用）
进击的菜鸟
12-17 4724
前两节我们详细介绍了什么是极大似然估计和EM算法，简单来说就是数据如果是完整的则可以通过均值来估计参数，因为在数据完整的情况下即有发射符号概率也有状态转移概率，通过估计就可以很容易求出隐马尔可夫模型的参数，但是如果只有发射符号概率而没有状态转移概率（即对于的汉字），这样的语料就不能使用最大释然估计了，因此需要使用EM算法，下面我们再来详细的回顾一下第三个问题： 第三个问题：          ...
自然语言处理 NLP 从入门到精通
YunWisdom
01-13 4325
这本书的结构从基础的自然语言处理概念到复杂的深度学习模型，再到工程化实现和实际案例，逐步引导读者掌握NLP的核心技术，并能够在实际工作中应用。每一章都注重实际操作，结合具体的编程实例与项目，实现理论与实践的结合。
python自然语言处理实战核心技术与算法——HMM模型代码详解
LiQZ的博客
07-10 2811
本人初学NLP，当我看着书上这接近200行的代码看着有点头皮发麻，于是我读了接近一天基本把每行代码的含义给读的个七七八八，考虑到可能会有人和我一样有点迷茫，所以写下这篇文章与大家分享。 一、HMM模型与Viterbi算法 1. HMM模型 HMM模型的核心是：从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。 在本例子中，可观察的参数是句子或者说每个字，隐含参数是每个字的标签。 这里还要提到韩梅梅模型的两个假设： 观测独立性假设：每个字的输出仅仅与当前字有关；即： 当然，从概率论的公式也可以推导出，这些事件都.
AI原生应用领域与自然语言处理的深度融合
AI天才研究院
05-23 988
本文章的主要目的是全面深入地探讨AI原生应用领域与自然语言处理的深度融合。随着人工智能技术的飞速发展，AI原生应用不断涌现，而自然语言处理作为人工智能的重要分支，在其中发挥着关键作用。通过对两者融合的研究，我们旨在揭示其背后的技术原理、实际应用场景以及未来发展趋势，为相关领域的研究者、开发者和从业者提供有价值的参考和指导。文章的范围涵盖了AI原生应用和自然语言处理的基本概念、核心算法、数学模型，以及它们在实际项目中的应用案例。
Python NLP自然语言处理详解
悦分享
10-18 8117
在这个大数据时代，几乎所有事物都能用数据描述。数据可以大致分为三类。第一类是用于传播的媒体数据，如图片、音频、视频等。这类数据一般不需要做处理，只需要存储和读取。第二类是数字类数据，其价值很高。因为数字是有一定规律的，从已有数字中发现的规律可以用于预测未来的数据。这也是传统大数据处理与分析的主要方面。第三类是自然语言数据。这类数据更贴近生活，对其进行统计和分析，可以让机器理解人的语言，实现机器与人的交流。
NLP 自然语言处理实战
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风尘浪子
03-28 1万+
本文从分词、词频、词向量等基础领域开始讲解自然语言处理的原理，讲解 One-Hot、TF-IDF、PageRank 等算法及 LDA、LDiA、LSA 等语义分析的原理。介绍 Word2vec、GloVe 、Embedding 等常用词嵌入及 NLTK、Jieba 等分词工具的应用。
自然语言处理之命名实体识别：Hidden Markov Model (HMM)：HMM参数估计：Baum-Welch算法
zhubeibei168的博客
04-22 914
Hidden Markov Model（HMM，隐马尔可夫模型）是一种统计模型，用于描述一个含有未知参数的马尔可夫过程。在HMM中，系统被假设为一个马尔可夫过程，其状态是不可见的（即隐藏的），但每个状态都有可能产生一个或多个可见的输出（观测）。HMM在自然语言处理中被广泛应用于语音识别、词性标注、命名实体识别等任务。在HMM中，状态通常代表词的实体类型，而观测则代表词本身。特征选择是确定哪些词性或上下文信息可以作为观测的一部分，以提高模型的准确性。状态定义为词的实体类型。
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医生ID：1010632293的 2023-10-30 至 2025-11-21 的问诊列表数据
基于Python与OpenCV的实时人眼检测与眨眼状态识别系统实现
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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域，并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库，配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持，为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段，除基础Python运行环境外，还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG（方向梯度直方图）特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节： - 面部区域检测：采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位，为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位：基于已识别的人脸区域，运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析：通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态，为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别：通过连续帧序列分析眼睑开合度变化，建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测：设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准，准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构：构建视频流处理管线，通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议，涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理，更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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隐马尔可夫模型(HMM)详解及应用
HMM被广泛应用于自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域，因为它能很好地模拟那些存在潜在不可见状态但可以通过观测序列推断的过程。 HMM的三个基本算法包括： 1. 前向算法（Forward Algorithm）：计算在给定...
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