词性标注-隐马尔科夫模型应用

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）
词性标注-隐马尔科夫模型应用

图示：
词性标注-隐马尔科夫模型应用
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

 

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