词性标注-隐马尔科夫模型应用

最新推荐文章于 2021-12-14 21:01:30 发布
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文章标签： 数据结构与算法
本文介绍了维特比算法的应用场景及其实现原理，探讨了如何通过动态规划解决词性标注问题，包括发射概率、转移概率及初始概率的概念。 
问题的提出
已知：词序列:
　       　

寻找词性序列:
　　　　　　
使得条件概率最大：
　　　　　　
解：（忽略词序列概率，因为没用）


图示：

具体实现就是：动态规划-维特比算法 [维特比算法.....自己看吧，数学之美上有解释]

概念解释：
发射概率：某个词作为名词出现的频率/名词在语料库中出现的频率　　也叫生成概率　　某个隐状态生成显状态的概率
转移概率：某个词性到另一个词性的频率/某个词性生成所有其他词性的频率（也就是这个词性的频率）
初始概率：（BEMS） B/所有句子开头是BEMS的总合

 

自然语言处理3 -- 词性标注
谢杨易的博客
08-21 2万+
1 概述 词性标注在自然语言处理中也属于基础性的模块，为句法分析、信息抽取等工作打下基础。和分词一样，中文词性标注也存在着很多难点，比如一词多词性，未登录词处理等诸多问题。通过基于字符串匹配的字典查询算法和基于统计的词性标注算法，可以很好的解决这些问题。一般需要先将语句进行分词，然后再进行词性标注。 2 词性标注难点 词性作为词语基本的语法属性，是词语和语句的关键性特征。词性种类也很多，...
python实现隐马可夫算法和维特比算法，用于中文标注
weixin_40902563的博客
04-08 685
（一）算法介绍 隐马尔可夫模型（HMM）就是估算隐藏于表面事件背后的事件的概率模型。一般包含观测序列，隐序列，转移概率分布，发射概率分布以及初始状态。 维特比（viterbi）算法属于隐马尔可夫模型中的对于解码时的一种算法，依据最后一个时刻中概率最高的状态，逆向通过找其路径中的上一个最大部分最优路径，从而找到整个最优路径。 （二）算法原理 假设观测序列长度为T，隐序列长度为N，Vt[s，t]表示在...
Python隐形马尔科夫实战_python实现隐马尔科夫模型HMM
weixin_36335651的博客
02-11 155
一份完全按照李航<>介绍的HMM代码，供大家参考，具体内容如下#coding=utf8'''''Created on 2017-8-5里面的代码许多地方可以精简，但为了百分百还原公式，就没有精简了。@author: adzhua'''import numpy as npclass HMM(object):def __init__(self, A, B, pi):'''''A: 状态转移...
隐马尔科夫模型（HMM）与词性标注问题
weixin_30649641的博客
03-08 593
一、马尔科夫过程： 　　在已知目前状态（现在）的条件下，它未来的演变（将来）不依赖于它以往的演变(过去)。例如森林中动物头数的变化构成——马尔可夫过程。在现实世界中，有很多过程都是马尔可夫过程，如液体中微粒所作的布朗运动、传染病受感染的人数、车站的候车人数等，都可视为马尔可夫过程。 二、马尔科夫链： 　　时间和状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链,简记为Xn=X(n),n=0,1,2...
Python隐形马尔科夫实战_如何使用hmmlearn在Python中运行隐藏的markov模型？
weixin_33893979的博客
12-31 358
I tried to use hmmlearn from GitHub to run a binary hidden markov model. This does not work:import hmmlearn.hmm as hmmtransmat = np.array([[0.7, 0.3],[0.3, 0.7]])emitmat = np.array([[0.9, 0.1],[0.2, 0...
基于隐马尔可夫模型的有监督词性标注
热门推荐
姚光超的专栏
06-22 1万+
代码下载：基于隐马尔可夫模型的有监督词性标注 词性标注（Part-of-Speech tagging 或 POS tagging)是指对于句子中的每个词都指派一个合适的词性，也就是要确定每个词是名词、动词、形容词或其他词性的过程，又称词类标注或者简称标注。词性标注是自然语言处理中的一项基础任务，在语音识别、信息检索及自然语言处理的许多领域都发挥着重要的作用。        词性标注本质上是
补充材料-隐马尔科夫模型1
08-03
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种在统计学和机器学习领域广泛应用的概率模型，尤其在语音识别、自然语言处理等领域表现出强大的性能。本文将深入探讨HMM的理论基础及其在语音识别中的应用。 一、...
R语言案例-隐马尔科夫链模型.rar_文章/文档_Others_
08-09
**隐马尔科夫链（Hidden Markov Model，HMM）是概率统计领域中的一个重要模型，尤其在自然语言处理、生物信息学、语音识别等领域有着广泛的应用。在本案例中，我们将深入理解HMM的基本概念，以及它在实际问题中的...
隐马尔可夫模型词性标注
Always On The Way
12-25 2255
隐马尔可夫模型词性标注 1 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model） yty_{t}yt​：ttt时刻，观测变量； ztz_{t}zt​：ttt时刻，隐含变量。 2 词性标注（part of speech tagging，POS-Tagging） HMM词性标注（part of speech tagging，POS-Tagging）属于推理问题（inference problem...
基于隐马尔科夫模型的中文分词研究_魏晓宁1
08-04
【隐马尔科夫模型(HMM)的应用】在中文分词中，HMM模型可以用来估计词语出现的概率，通过Viterbi算法或N-最短路径方法寻找最可能的分词结果。HMM的层叠形模型（CHMM）进一步增强了分词的准确性，通过多层结构处理复杂...
使用隐马尔科夫模型标记词性
weixin_42318554的博客
12-14 456
文章目录使用隐马尔科夫模型标记词性一、数据预处理二、主要方法三、代码实现实验结果 使用隐马尔科夫模型标记词性 一、数据预处理 读入数据集后，将语料中的单词，如：中国/ns，中的‘中国’存入矩阵v=[]，‘ns’存入矩阵c=[]，并输入词性矩阵cx: 二、主要方法 三、代码实现 数据集下载链接：https://wss1.cn/f/73kvwy7bhu6 train.py import pandas as pd cx= ['a', 'aq', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'
隐式马尔可夫模型（HMM）的Python实现
学者的博客
07-15 6516
原理 请参考 《自然语言处理入门》 作者何晗 第129页 代码 隐式马尔可夫模型可由λ=(π,A,B)\lambda=(\pi, A,B)λ=(π,A,B) 完全描述。 代码首先实现了接口HMM，该接口定义了隐式马尔可夫模型的一些公共操作。 其次定义了专门用于文本序列标注的隐式马尔可夫模型 TextSequence， 实现了对文本的操作。 最后实现了维特比算法(viterbi)对隐式马尔可夫模型进行解码，根据输入序列预测状态序列。 TextSequence 可用于分词、实体识别、事件抽取等自然语言处理任务。
隐马尔可夫模型与词性标注（上）
蓁蓁尔的博客
03-01 3502
1. 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models，HMM） 关于隐马尔科夫模型，在我爱自然语言处理上有一个很生动形象的解释：http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-two-generating-patterns 我们至少要知道： （1）HMM是一个数学模型，包括隐藏状态集合、观察状态集合、观察状态的初始概率向量π, 隐藏状态间的
python 隐马尔可夫模型的中文分词和词性分类实验 hmm
weixin_45529837的博客
07-11 1万+
一、研究背景及意义 1.1 研究背景和研究意义 在中文里面，词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，分词和词性标注都是中文自然语言处理的基础工作，能够后续如句法分析带来很大的便利性。 1.2 研究内容简要介绍 第一章是中文分词实验，先讲了中文分词是什么、中文分词的常用方法、中文分词的难点，再介绍隐马尔可夫模型并描述隐马尔可夫模型运用到中文分词的原理，接下来是实际操作与遇到的问题 第二章是词性标注实验，先介绍词性标注与词性标注的难点，然后介绍隐马尔可夫模型如何应用到词性标注，最后是实际操作。 第
python词性标注_Python词性标注HMM+viterbi实现
weixin_39559333的博客
02-04 1205
大纲：1. 任务描述2.一些理论3. 隐马尔科夫模型4. HMM应用之——隐序列解码(词性标注)5. 附录6. 完整代码1. 任务描述标注英文句子中每个单词的词性,属于HMM任务中的预测过问题(已知参数和x,求z)。场景：给定一个英文句子X=’I like …’其中每个单词由 表示， 表示那个单词对应的词性。目标：给定一个句子 .可以得出每个单词对应的词性2.一些理论(1)概率图模型利用图来表示...
用Python写一个基于统计的隐马尔可夫模型+viterbi动态规划算法 ——完成序列标注任务
weixin_56336619的博客
04-16 633
序列标注是自然语言处理的基本任务，而隐马尔可夫模型前向算法是序列标注任务中的经典算法，在序列标注任务中，观测状态：词序列；隐状态：词性标注序列。 隐马尔可夫模型前向算法一般用于解决三类问题 <1>给定隐马尔可夫模型M=(A,B)，计算某个观测序列O出现的概率，即计算P(O|M) (A表示转移概率，B表示发射概率) 。 <2> 给定一个观测序列O和一个HMM模型M，寻找最好的隐序列Q以便最好的解释观测值 (解码) <3>使用基于统计的方法，学习最佳HMM参数模型A和B.(
python实现的基于hmm模型的词性标注系统
say_c_box的博客
11-16 1万+
python实现的基于hmm模型的词性标注系统任务定义实现一个词性标注系统，输入分好词的单词序列，输出一个词性标注后的结果序使用的语料库为人民日报98年公开语料库，一共约18000行语料。在用户交互模式下，所有语料库均用作训练。在文件读写模式下，前3000行语句用来做测试，后面的语句用来做训练。方法描述隐马尔科夫模型理解 隐马尔科夫模型是结构最简单的动态贝叶斯网络。描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成
Python词性标注HMM+viterbi实现
ArYe
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文章目录完整代码创建HMMemission_probabilitystart_probabilitytransition_probability附录 完整代码 import numpy as np """配置""" PATH_TRAIN = 'train.txt' # 训练数据 log = lambda p: np.log(p + 1e-9) START = '<start>' ...
机器学习算法之——隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM)原理讲解及Python实现
迈微AI研习社 · 号主
02-05 3679
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是结构最简单的动态贝叶斯网，这是一种著名的有向图模型，主要用于时序数据建模（语音识别、自然语言处理等）。 本文深度分析总结模型的原理，并给出模型python的实现代码。
探索隐马尔科夫模型在中文分词及词性标注中的应用
在理解隐马尔科夫分词之前，我们首先需要了解隐马尔科夫模型的基本概念，以及它在自然语言处理特别是分词和词性标注中的应用方式。 ### 隐马尔科夫模型基础 隐马尔科夫模型是一种统计模型，用于描述一个含有隐含...
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