python自然语言处理：第4章 （自己动手的小例子）

借鉴3.3.2 节的实现，尝试自己实现HMM 进行词性标注(语料可选用1998年人民日报饲性标注集

（注意没有语料库//download.csdn.net/download/qq_26954059/12185434 意思一下 其实书中也有资源）

使用两个hmm模型，一个是基于字的hmm分词，c_hmm词性标注，不做解释，自己看代码注释，还有看书，对hmm模型理解，知道前向。后向，维特比，本代码只是单纯走了一遍语料库，并没有多次迭代求收敛，直接上代码

思路：无论分词还是词性标注，都是先找隐藏状态和可观察状态，在分词中每个字的标签为隐藏状态，字为可观察，而在词性标注时每个词语的词性为隐藏，词语为可观察

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# Name:        module1
# Purpose:
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# Author:      nkenen
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# Created:     12/03/2020
# Copyright:   (c) nkenen 2020
# Licence:     
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class HMM(object):
    def __init__(self):
        import os

        #用于存取算法中间结果，不同每次都训练
        self.model_file = 'data/hmm_model.pkl'
        self.model_c_file = 'data/hmm_c_model.pkl'
        #隐藏状态值集合
        self.state_list = ['B','M','E','S']

        self.charact_list = ['ag','a','ad','an','b','bg','c','