隐马尔可夫模型实战

本文详细记录了从学习隐马尔科夫模型(HMM)到条件随机场(CRF)的过程,并进一步探讨了如何将这些模型应用于具体问题中,包括模型的扩展和改进,如second-order HMM与2D-HMM的应用,以及如何结合语言规则提升模型表现。

1.17-18:学习HMM模型;

1.18-20:学习CRF模型(未完成);

1.20-24:应用HMM到具体问题;

1.24-27:扩展为second-order HMM(扩展Bi-gram MLE到Tri-gram MLE;扩展Viterbi算法);明确了BW算法不适合正在解决的问题;

1.28:在词性特征的基础上,考虑位置信息,扩展为2D-HMM;

1.29-30:添加语言规则;

1.31-2.5:撰写论文【加油!!!!!!!】;

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