首先，我们需要导入必要的包和读取训练集和原始语料：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取训练集
msr_train = pd.read_csv('msr_training.txt', sep='\t', names=['Word', 'Label'], header=None, quoting=3, encoding='utf-8')
pku_train = pd.read_csv('pku_training.txt', sep='\t', names=['Word', 'Label'], header=None, quoting=3, encoding='utf-8')
# 读取原始语料
with open('msr.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
msr_corpus = f.read().splitlines()
with open('pku.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
pku_corpus = f.read().splitlines()
```
接下来，我们需要定义转移矩阵和发射矩阵。转移矩阵表示从一个状态转移到另一个状态的概率，发射矩阵表示从一个状态生成观测值的概率。
对于BMES四位序列标注法，我们可以定义四个状态，分别为B、M、E和S。对于转移矩阵，我们可以定义一个4x4的矩阵，其中第i行第j列的元素表示从状态i转移到状态j的概率。对于发射矩阵，我们可以定义一个4xlen(vocabulary)的矩阵，其中第i行第j列的元素表示从状态i生成字典中第j个词的概率。
```python
# 定义状态集合
states = ['B', 'M', 'E', 'S']
# 定义转移矩阵
trans_matrix = pd.DataFrame(np.zeros((4, 4)), columns=states, index=states)
# 定义发射矩阵
vocabulary = sorted(set(msr_train['Word']) | set(pku_train['Word']))
emit_matrix = pd.DataFrame(np.zeros((4, len(vocabulary))), columns=vocabulary, index=states)
```
接下来，我们需要计算转移矩阵和发射矩阵中的概率。对于转移矩阵，我们可以用训练集中的标注数据统计状态转移的次数，然后除以每个状态出现的次数得到转移概率。对于发射矩阵，我们可以用训练集中的标注数据统计每个状态生成每个词的次数，然后除以每个状态出现的次数得到发射概率。
```python
# 统计转移矩阵中状态转移的次数
for _, row in msr_train.iterrows():
labels = row['Label']
for i in range(len(labels)-1):
trans_matrix.loc[labels[i], labels[i+1]] += 1
for _, row in pku_train.iterrows():
labels = row['Label']
for i in range(len(labels)-1):
trans_matrix.loc[labels[i], labels[i+1]] += 1
# 统计转移矩阵中每个状态出现的次数
state_count = trans_matrix.sum(axis=1)
# 计算转移概率
for i in range(4):
trans_matrix.iloc[i, :] /= state_count[i]
# 统计发射矩阵中每个状态生成每个词的次数
for _, row in msr_train.iterrows():
word, label = row['Word'], row['Label']
emit_matrix.loc[label, word] += 1
for _, row in pku_train.iterrows():
word, label = row['Word'], row['Label']
emit_matrix.loc[label, word] += 1
# 统计发射矩阵中每个状态出现的次数
state_count = emit_matrix.sum(axis=1)
# 计算发射概率
for i in range(4):
emit_matrix.iloc[i, :] /= state_count[i]
```
接下来，我们需要实现维特比算法，用于解码。维特比算法是一种动态规划算法，用于求解给定观测序列下最有可能的状态序列。对于BMES四位序列标注法，我们可以用一个4xlen(observed sequence)的矩阵来记录每个状态对应的最大概率和最大概率所对应的前一个状态。然后，我们可以从最后一个状态开始，根据记录的前一个状态一步步回溯，得到最有可能的状态序列。
```python
def viterbi(obs, trans, emit):
# 初始化
dp = pd.DataFrame(np.zeros((4, len(obs))), columns=range(len(obs)), index=states)
back = pd.DataFrame(np.zeros((4, len(obs))), columns=range(len(obs)), index=states)
dp.loc['S', 0] = 1
# 动态规划
for i in range(1, len(obs)):
for j in range(4):
for k in range(4):
score = dp.iloc[k, i-1] * trans.iloc[k, j] * emit.iloc[j, obs[i]]
if score > dp.iloc[j, i]:
dp.iloc[j, i] = score
back.iloc[j, i] = k
# 回溯
path = [dp.iloc[:, -1].idxmax()]
for i in range(len(obs)-1, 0, -1):
path.insert(0, back.loc[path[0], i])
return path
```
最后，我们可以按照要求，对原始语料进行拆分并输出到文件中：
```python
def split_corpus(corpus, out_path):
with open(out_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
for line in corpus:
# 对每个汉字进行标注，得到BMES序列
obs = []
for char in line:
if char == ' ':
continue
elif len(char) == 1:
obs.append('S')
else:
obs.extend(['B'] + ['M']*(len(char)-2) + ['E'])
# 用维特比算法解码得到最有可能的状态序列
path = viterbi(obs, trans_matrix, emit_matrix)
# 将状态序列与原始语料拼接起来，并输出到文件中
for i, char in enumerate(line):
if char == ' ':
f.write(char)
else:
f.write(char + '/' + path[i])
f.write('\n')
split_corpus(msr_corpus, 'out1.txt')
split_corpus(pku_corpus, 'out2.txt')
```
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