Maximum Entropy Markov Models for Information Extraction and Segmentation

本文探讨了在HMM中使用状态观察转换函数而非单独的转换和观察函数的方法,该方法允许我们根据多个、非独立的观察特征来建模转换,我们认为这是本文最重要的贡献。

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1.The use of state-observation transition functions rather than the separate transition and observation functions in HMMs allows us to model transitions in terms of multiple, nonindependent features of observations, which we believe to be the most valuable contribution of the present work.

转载于:https://www.cnblogs.com/kevinGaoblog/p/3881525.html

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