HMM和维特比算法

最新推荐文章于 2023-03-04 16:26:41 发布
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网上看到一篇浅显易懂的讲解HMM和维特比算法的blog,做已收藏
https://www.cnblogs.com/fulcra/p/11065474.html

基于HMM和维特比算法的中文分词
韩明宇
04-17 3461
隐马尔可夫模型(HMM)是将分词作为字在字串中的序列标注任务来实现的。其基本思路是：每个字在构造一个特定的词语时都占据着一个确定的构词位置，现规定每个字最多只有四个构词位置：即B(词首)、M(词中)、E(词尾)和S(单独成词)，那么下面句子(1)的分词结果就可以直接表示成如(2)所示的逐字标注形式： (1)中文/分词/是/文本处理/不可或缺/的/一步！ (2)中/B文/E分/B词/E是/S文/...
维特比算法 python_HMM-维特比算法理解与实现（python）
weixin_39646831的博客
12-14 819
解码问题给定观测序列 \(O=O_1O_2...O_T\)，模型 \(\lambda (A,B,\pi)\)，找到最可能的状态序列 \(I^∗=\{i^∗_1,i^∗_2,...i^∗_T\}\)近似算法在每个时刻 \(t\) 选择最可能的状态，得到对应的状态序列根据HMM-前向后向算法计算时刻 \(t\) 处于状态 \(i^*_t\) 的概率：\[i^∗_t=argmax[\gamma_t(i)...
HMM的维特比算法实现分词
09-25
使用HMM的维特比算法实现分词，采用标注好的人民日报进行统计训练得到HMM模型参数，对新文本实现分词。
HMM维特比算法
Chain的博客
10-03 806
维特比算法 利用动态规划求解概率最大的路径，一条路径一个状态序列。 动态规划求解最优路径专责：如果最优路径在某时刻t 通过节点i，那么这条路径从节点 i 到终点的部分路径，在节点 i 到终点的路径中，必须是最优的。 通过这种原理就可以从t=1时刻开始，不断向后递推到下一个状态的路径的最大概率，直到在最后到达最终的最优路径终点，然后依据终点回溯到起始点，这样就能得到最优路径。 具体过程：（《...
HMM-维特比算法
weixin_43730035的博客
03-04 1109
解释HMM维特比算法
HMM之维特比算法
6丁儿的猫
05-24 778
HMM（隐马尔可夫模型）是用来描述隐含未知参数的统计模型，举一个经典的例子：一个朋友每天根据天气{下雨，天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种，我每天只能在twitter上看到她发的推“啊，我前天公园散步、昨天购物、今天清理房间了！”，那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气。在这个例子里，显状态是活动，隐状态是天气。 任何一个HMM都可以通过下列五元组来描述：
HMM——维特比算法(Viterbi algorithm)
kyle1314608的博客
06-27 721
1. 前言维特比算法针对HMM第三个问题，即解码或者预测问题，寻找最可能的隐藏状态序列： 对于一个特殊的隐马尔可夫模型(HMM)及一个相应的观察序列，找到生成此序列最可能的隐藏状态序列。 也就是说给定了HMM的模型参数和一个观测序列，计算一系列的隐状态，使得此观察序列的出现可能最大，即最大化P(隐状态 | 观测序列)，给定观测序列，求最可能的对应的隐状态序列。 实际上解决此问题，在...
HMM模型+维特比算法实现分词词性标注.py
11-10
HMM模型+维特比算法实现分词词性标注.py
python实现HMM+维特比算法
最新发布
02-27
隐马尔可夫模型( Hidden Markov Model, HMM)是描述两个时序序列联合分布 p(x,y) 的概率模型: x 序列外界可见(外界指的是观测者)，称为观测序列(obsevation sequence);y序列外界不可见，称为状态序列(state sequence)...
HMM-维特比算法(viterbi)原理以及简单实现
winterhc的博客
04-30 2430
学习目标： 概率图模型 学习内容： HMM算法（隐马尔科夫模型）中的维特比算法 学习记录： 维特比算法步骤： 1.初始化 2.递推 3.终止 4、最优路径回溯 解释一下：我们要得到最优路径，viterbi采用的式局部最优来解决，每一次都取时间t到时间t+1的概率最大的路径。开始要初始化，先计算t=1时的概率 δ1（1），δ1（2），δ1（3）。令φ1（1）=0，φ1（2）=0，φ1（3）=0。再计算从t=1时刻到t=2时刻每一个状态改变到下一个状态的概率（即状态转移矩阵）选出每个状态中
HMM算法之维特比算法
GeekPower的博客
07-26 498
参考李航《统计学习基础的》的公式推导 PI = np.array([0.2, 0.4, 0.4]) A = np.array([[0.5, 0.2, 0.3], [0.3, 0.5, 0.2], [0.2, 0.3, 0.5]]) B = np.array([[0.5, 0.5], [0.4, 0.6], [0.7, 0.3]]) O = [1, 2, 1] # 观测序列 def vite
HMM隐马尔可夫模型和维特比算法
qq1344574215的博客
09-26 1082
文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 隐马尔可夫模型是关于时序的概率图模型，属于生成模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。 隐马尔可夫模型常用来处理诸如分词，词性标注，命名实体识别（NER）等问题序列标注问题。 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使..
维特比算法解决HMM的应用实例
BmwGaara的博客
03-27 641
因为内容涉及到比较复杂的图形和公式，因此这里用自己的手写版来展示，这次的内容是基于维特比算法来处理一个HMM问题的案例，方便大家能完整的体会维特比算法作为一种动态规划算法的属性。本人的案例也许很多人在网上是见过的，但是我加入了更加详细的注解，便于大家理解。 ...
维特比算法
anyi6536的博客
05-27 245
维特比算法 维特比算法（Viterbi algorithm）是在一个用途非常广的算法，本科学通信的时候已经听过这个算法，最近在看HMM（Hidden Markov model） 的时候也看到了这个算法。于是决定研究一下这个算法的原理及其具体实现，如果了解动态规划的同学应该很容易了解维特比算法，因为维特比算法的核心就是动态规划。 对于 HMM 而言，其中一个重要的任务就是要找出最...
HMM+维特比算法
weixin_51293984的博客
10-20 1639
考虑到穷举方法的缺点，可以采用：Viterbi 算法:动态搜索最优状态序列，这样每个节点保存的是到当前节点的局部最优概率；依据最后一个时刻中概率最高的状态，逆向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）NLP-中文分词-HMM-维特比算法
m0_43609475的博客
08-18 1748
中文分词 一、词 词是一个完整语义的最小单位。分词技术是词性标注、命名实体识别、关键词提取等技术的基础。 1中文分词和欧语系的分词有什么不同或者说是难点的呢？ 主要难点在于汉语结构与印欧体系语种差异甚大，对词的构成边界方面很难进行界定。 比如，在英语中，单词本身就是“词”的表达，一篇英文文章就是“单词”加分隔符(空格)来表示的，而在汉语中，词以字为基本单位的，但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来划分的。因此，在处理中文文本时，需要进行分词处理，将句子转化为词的表示。这个切词处理过程就是中文分词，是通过计算机
隐马尔可夫(HMM)、前/后向算法、Viterbi算法 再次总结
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xueyingxue001的专栏
09-01 5万+
本总结是是个人为防止遗忘而作，不得转载和商用。         说明：此篇是作者对“隐马尔可夫模型”的第二次总结，因此可以算作对上次总结的查漏补缺以及更进一步的理解，所以很多在第一次总结中已经整理过的内容在本篇中将不再重复，如果你看的有些吃力，那建议你看下我的第一次总结：       http://blog.csdn.net/xueyingxue001/article/details/514
详解隐马尔可夫模型(HMM)中的维特比算法
gman344的博客
02-12 2584
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 4. 隐马尔可夫模型与序列标注 第3章的n元语法模型从词语接续的流畅度出发，为全切分词网中的二元接续打分，进而利用维特比算法求解似然概率最大的路径。这种词语级别的模型无法应对 OOV(Out of Vocabulary，即未登录词) 问题: 00V在最初的全切分阶段就已经不可能进人词网了，更何谈召回。 例如下面一句： 头上戴着束发嵌宝紫金冠，齐眉勒着二龙抢珠金抹额 加粗的就是相...
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