自然语言处理之命名实体识别：Hidden Markov Model (HMM)：隐马尔可夫模型原理

最新推荐文章于 2025-04-23 21:55:13 发布
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自然语言处理之命名实体识别：Hidden Markov Model (HMM)：隐马尔可夫模型原理

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引言

命名实体识别的重要性

命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）领域中的一个关键任务，它旨在从文本中识别并分类出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。NER在信息抽取、问答系统、机器翻译、文本摘要等应用中扮演着重要角色，能够帮助系统理解文本的深层含义，提高信息处理的准确性和效率。

HMM在NLP中的应用概述

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，特别适用于处理序列数据，如时间序列或文本序列。在NLP中，HMM被广泛应用于词性标注、命名实体识别、语音识别等任务。HMM通过定义一系列隐藏状态和观测状态，以及状态之间的转移概率和观测概率，来建模序列数据的生成过程，从而实现对序列数据

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自然语言处理之命名实体识别：Hidden Markov Model (HMM)：中文命名实体识别挑战
zhubeibei168的博客
04-23 1027
HMM 在 NLP 中的应用广泛，从词性标注到命名实体识别，都能发挥重要作用。通过学习序列数据中的概率关系，HMM 能够预测未知序列的状态，从而实现文本的自动分析和理解。在实际应用中，HMM 的参数估计和模型训练需要大量标注数据，以及适当的算法，如 Baum-Welch 算法，来优化模型性能。隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，常用于处理序列数据，如语音识别、文本分析等。
自然语言处理之命名实体识别：Hidden Markov Model (HMM)：命名实体识别简介
zhubeibei168的博客
04-23 798
通过上述介绍，我们了解了命名实体识别的基本概念、应用场景以及HMM模型在NER中的应用原理和步骤。HMM虽然在处理序列标注问题上具有一定的优势，但其局限性也促使研究者探索更复杂的模型，如条件随机场（CRF）、深度学习模型等。在实际应用中，选择合适的模型需要根据具体任务和数据特点来决定。
A-Hidden Markov Model
02-26
A-Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型资料介绍。节选自Speech and Language Processing. Daniel Jurafsky & James H. Martin. Copyright c 2018. All rights reserved. Draft of September 11, 2018.
【Hidden Markov Model】
weixin_43763353的博客
08-13 86
隐马尔可夫模型
Hidden Markov Model
chousun8097的博客
02-12 300
HMM隐马尔科夫模型 ①通俗的理解 首先举一个例子，扔骰子，有三种骰子，第一个是比较常见的6个面，每一个面的概率都是1/6。第二个只有4个面，，每一个面的概率是1/4。第三个有8个面，，每一个面的概率是1/8。 ...
【HMM】Hidden Markov Model
bryant_meng
03-20 1371
文章目录1 引入1.1 Markov property1.2 Markov chain1.3 一阶离散马尔可夫模型2 HMM理论3 HMM中三个基本问题的求解3.1 评估问题3.2 解码问题3.3 学习问题4 HMM在语音识别中的应用5 Matlab 实现基于 HMM 的男女声识别仿真 声明：参考程窦华的报告 1 引入 1.1 Markov property 如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性，或称此过程为马尔可夫过程（日光族，积蓄什么的不存在的）。 X(t
HMM(Hidden Markov Model)
SunChao3555的博客
04-30 1528
目录 HMM定义 HMM的确定 从⽣成式的观点考虑隐马尔科夫模型，我们可以更好地理解隐马尔科夫模型。 HMM的参数 统一定义： HMM举例 HMM的3个基本问题 概率计算问题 定义：前向概率-后向概率 前向算法 后向算法 前后向关系 单个状态的概率： 两个状态的联合概率 期望 学习问题 监督学习方法 Baum-Welch算法（非监督学习方法） 预测问题...
自然语言处理之命名实体识别：Hidden Markov Model (HMM)：自然语言处理基础
最新发布
zhubeibei168的博客
04-23 581
Hidden Markov Model (HMM) 是一种统计模型，特别适用于处理具有时间序列特性的数据，如语音识别、文本分析、生物信息学中的序列分析等。HMM 由两个随机过程组成：一个不可见的马尔可夫过程（状态序列），以及一个依赖于该马尔可夫过程的观测序列。模型的核心在于，观测序列是状态序列的间接表现，而状态序列是隐藏的，不可直接观测。状态集合Ss1s2sNSs1​s2​...sN​，其中NNN是状态总数。观测集合Vv1v2vMVv1​v。
自然语言处理之命名实体识别：Hidden Markov Model (HMM)：基于HMM的多语言命名实体识别
zhubeibei168的博客
04-22 1079
HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型）是一种统计模型，用于描述一个含有未知参数的马尔可夫过程。在HMM中，系统被假设为一个马尔可夫过程，其状态是不可见的（即隐藏的），但每个状态都产生一个可见的输出。状态集合Ss1s2sNSs1​s2​...sN​，其中NNN是状态的总数。观测集合Vv1v2vMVv1​v2​...vM​，其中MMM是观测的总数。状态转移概率矩阵AaijAaij​，其中a。
隐马尔可夫模型 Hidden Markov Model
小菜羊的博客
08-21 999
本文介绍另一个生成模型——HMM 隐马尔可夫模型。HMM是一个用来描述系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率的概率模型。
隐马尔可夫模型hidden Markov model
公众号：瑞行AI
10-20 904
本文是《统计学习方法》李航著学习笔记。 为了叙述方便，将hidden Markov model简称HMM。HMM是一种用于标注问题的生存模型，模型工作过程：“隐藏的马尔科夫链”随机生成“不可观测的状态序列”，“每个状态”生成“一个观测”，从而得“观测序列”。在标注问题中，给定“最终的观测序列”，预测其对应的“状态序列”，也称为“标记序列”。可以把整个过程想象成一个网络层，各个状态点和观测点表示网
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)
Frankgoogle的博客
04-20 1668
背景 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)是一种常用的统计模型。应用也比较广泛，在时序问题，以及语音识别等问题上有广泛的应用。下面简单介绍一下隐马尔可夫模型。 隐马尔可夫模型是在马尔可夫过程的基础上，加入了隐含状态后的一种结构。这里首先介绍一下什么是马尔可夫过程(Markov Process) 在一个随机过程中，有一个状态变量III，其下一时刻的状态之和之前的状态有关。例如布朗...
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）
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bin
08-17 2万+
隐马尔可夫模型（HMM） 简述一下HMM：(参考资料：《统计学习方法》-李航) 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。 HMM是关于时序的概率模型，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（状态序列），再由各个状态生成一个观测而产生的观测随机序列（观测序列）的过程。 一堆拗口的术语？下边慢慢道来…...
隐马尔科夫模型 Hidden Markov Model (HMM)
dadada 白的博客
09-08 772
目录 隐马尔科夫模型 是结构最简单的动态贝叶斯网，主要用于时序建模 如语音识别，自然语言处理扥领域的应用。 简单介绍： 1.隐马尔可夫模型的变量可分为两组： 2变量之间的关系： 3.确定隐马尔科夫模型需要以下三种参数： 4.隐马尔可夫模型主要解决三个问题 ： 隐马尔科夫模型 是结构最简单的动态贝叶斯网，主要用于时序建模 如语音识别，自然语言处理扥领域的应用。 简单介绍： ...
Hidden Markov Model - A Tutorial
anc74944的博客
06-12 801
Hidden Markov Model - A Tutorial Definition and Representation * This article assumes that you have a basic knowledge of graph, Markov property and probability theory. Hidden Markov Model (...
隐马尔科夫模型（ HMM）
Wei_sx的博客
12-28 1056
隐马尔可夫模型 (HMM) 是处理带有隐状态的序列数据的重要工具。通过建立一个包括状态转移、观察生成和学习算法的模型，HMM能够帮助我们在很多实际应用中进行有效的分析和预测。
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）
狮子座明仔知识集散场
09-01 1万+
wiki上有定义：隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。
隐马尔可夫模型(hidden markov model)(HMM）
qq_43391414的博客
12-24 1765
什么是马尔可夫模型请看文章马尔可夫模型。 有了上面没有隐的马尔可夫模型，下面开始介绍HMM中的这个隐是什么意思。
机器学习 - 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model)
weixin_41332009的博客
02-18 688
1. 马尔可夫模型 下面介绍几个马尔可夫模型中的重要概念： 1.1 一阶马尔可夫假设 (first order Markov assumption) n时刻的观测值只依赖于n-1时刻的观测值，即： p(xn∣xn−1,xn−2,...x0)=p(xn∣xn−1)p(x_n|x_{n-1},x_{n-2},...x_0) = p(x_n|x_{n-1})p(xn​∣xn−1​,xn−2​,...x0​)=p(xn​∣xn−1​) 1.2 转移概率 ai,j=p(xn=Sj∣xn−1=Si)a_{i,j} ..
隐马尔可夫模型(HMM)详解：基本概念与统计原理
资源摘要信息:"隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，主要用于处理具有隐含未知参数的马尔可夫过程。在HMM中，系统的真实状态并不是直接可见的，即处于隐藏状态，但是这些状态会以某种方式...
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