HMM

维特比算法详解

原文：http://www.hankcs.com/nlp/hmm-and-segmentation-tagging-named-entity-recognition.htmlHMM（隐马尔可夫模型）是用来描述隐含未知参数的统计模型
visionshop·2020-08-24 03:46

隐马尔可夫模型求解中文分词实例（转）

原文：https://www.jianshu.com/p/f140c3a44ab6什么问题用HMM解决现实生活中有这样一类随机现象，在已知现在情况的条件下，未来时刻的情况只与现在有关，而与遥远的过去并无直接关系
阿雅Yage·2020-08-24 03:35

HMM在自然语言处理中的应用一：词性标注2

http://www.52nlp.cn/hmm-application-in-natural-language-processing-one-part-of-speech-tagging-2上一节我们对自然语言处理中词性标注的基本问题进行了描述
wust_tanyao·2020-08-24 02:58

HMM之维特比算法

HMM-维特比算法第一章假定现在隐含态是s1,s2,s3；观测状态是A,B隐含态之间的转移情况如下图1:上图1,2,3对应的就是隐含态s1,s2,s3之间的转移情况，然后他们之间的输出状态A,B之间的概率如下表现在要计算最有可能输出观测序列是
11721206·2020-08-24 02:24

训练中文分词HMM模型，得到A（状态转移矩阵）、B（混淆矩阵）、Pi（初始状态概率）

F://python#pagecoding=utf-8#状态转移矩阵：状态之间的转移概率B（混淆矩阵）：状态为y的情况下，输出为x的概率Pi：初始状态为s的状态#本代码用来训练中文分词HMM模型，得到A
雨点儿·2020-08-24 02:42

隐马尔科夫模型（HMM）分词研究

自20世纪80年代以来，HMM被应用于语音识别，取得重大成功。到了90年代，HMM还被引入计算机
时空霹雳·2020-08-24 02:08

自然语言处理1-马尔科夫链和隐马尔科夫模型（HMM）

中文分词涉及的基本概念有马尔科夫链，隐马尔科夫模型（HMM），Ngram模型，最大熵马尔科夫模型(MEMM)，条件随机场(CRF)等1、马尔科夫链通俗讲马尔科夫链
tony_xjz·2020-08-24 02:53

基于HMM的中文分词

模型介绍第一次听说HMM模型是从李开复的博文论文中听说的：李开复1988年的博士论文发表了第一个基于隐马尔科夫模型（HMM）的语音识别系统Sphinx，被《商业周刊》评为1988年美国最重要的科技发明。
yqtaowhu·2020-08-24 02:03

秋招面试题(NLP)总结4. NLP基础任务

CRF和HMM的区别HMM做了哪些独立性假设HMM的训练方法CRF的预测方法，维特比算法的过程BILSTM+CRF的训练目标？状态转移矩阵是jointlearn的吗？维度是多少？
smilesooo·2020-08-24 02:54

Anaconda安装jieba包出错，新解决办法

jieba的底层是HMM（隐马尔可夫）1.下载jieba包：链接：https://pan.baidu.com/s/1BUqQeLOvbccR-Ye-xuv3DA提取码：m4k42.放到Anaconda的
shitoucoming·2020-08-24 02:27

Kaldi HMM拓扑和状态转换模型

我的书：淘宝购买链接当当购买链接京东购买链接##HMM拓扑使用c++的HmmTopology来描述音素的HMM拓扑。
shichaog·2020-08-24 02:24

自然语言处理--HMM,MEMM和CRF(一)

朴素贝叶斯(NB)我们先不直接说HMM,MEMM,CRF这三种模型的事，在此之前，我们先来聊聊朴素贝叶斯。假设我们有训练样本x1,x2,...,xnx1,x2,...,xn，它们属于K个标签内。
晚照·2020-08-24 02:52

自然语言处理--HMM.MEMM,CRF(二)

前言博主跑来上海实习了，哇,真的是一把辛酸泪。现在终于有时间看看自己最爱的理论知识，倍感亲切！过了一下前篇，最后结尾不好，匆匆给了一个EM算法，不前不后的。我想了一下，这也是源自我本身就对EM算法了解不太深，现在这一篇先来了解了解EM算法。EM(expectationmaximization期望最大)算法本篇严重抄袭李航博士的《统计学习方法》，望周知上篇我们说了朴素贝叶斯模型，说了用极大似然估计贝
晚照·2020-08-24 02:52

状态空间模型(离散)-隐马尔可夫模型推导及实例

推导和证明状态空间模型StateSpaceModel中的离散动态模型DiscreteDynamicModel隐马尔可夫模型HiddenMarkovModel，HMM。
沈子恒·2020-08-24 02:51

个人面试

1介绍一下逻辑回归2介绍一下HMM**3主动学习中有哪些算法是应用在图像方面的？
风华正茂（G）·2020-08-24 02:09

语音合成

语音合成一、前端NT，将阿拉伯数字变成大写，标点符号进行变换，是否读多音字短句二、模型—HMMORLSTM三、vocoder生成wavend2end的语音合成合并1&2，or合并1&2&3但实际上训练一个多音字的模型就需要
林林宋·2020-08-24 02:57

隐马尔可夫模型（HMM）的原理以及三种主要问题的解决

隐马尔可夫模型介绍隐马尔可夫模型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，再由各个状态生成一个观测从而形成观测序列的过程。设QQQ为所有可能的状态的集合，VVV是所有可能的观测集合:Q={q1,q2,⋯ ,qN},    V={v1,v2,⋯ ,vM}Q=\{q_1,q_2,\cdots,q_N\},\,\,\,\,V=\{v_1,v_2,\cdots,v_M
xjtu_rzc·2020-08-24 02:47

基于监督学习的隐马尔科夫模型(HMM)实现中文分词

因为语料是分好词来训练的，所以代码写起来还算简单，HMM的参数pi，A，B训练只是做一个简单的统计工作反倒是写维特比算法时出了一些问题，因为之前都是纸上谈兵，真正写这个算法才发现之前有的地方没有搞明白！
outsider0007·2020-08-24 01:57

自然语言学习08-HMM（隐马尔可夫模型）和 CRF（条件随机场）

HMM（隐马尔可夫模型）和CRF（条件随机场）算法常常被用于分词、句法分析、命名实体识别、词性标注等。在命名实体、句法分析等领域CRF更胜一筹。
翎修阳·2020-08-24 01:03

HMM学习最佳范例笔记

HMM学习最佳范例http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-four-hidden-markov-models一、定义一个隐马尔科夫模型是一个三元组（pi
qq_33638017·2020-08-24 01:36

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
nkenen·2020-08-24 01:54

转载：隐马尔可夫链

转：隐马尔科夫模型HMM（二）前向后向算法评估观察序列概率转：隐马尔科夫模型HMM（三）鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数转：隐马尔科夫模型HMM（四）维特比算法解码隐藏状态序列
另一个我竟然存在·2020-08-24 01:15

基于HMM的词性标注

环境：python2.7,数据：人民日报1998年一月标注数据原文地址：https://blog.csdn.net/say_c_box/article/details/78550659，原文的代码在求发射概率的时候可能有些许错误，现更改代码如下：举个例子来说：小明和小芳是两个城市的学生，现在小明知道小芳在下雨天时待在家看电视的概率为60%、出去逛街的概率为10%，洗衣服的概率为30%；晴天时洗衣服
qq_18644513·2020-08-24 01:04

HMM和viterbi算法初步实践-----中文分词

马尔科夫性质:当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态。换句话说，在给定现在状态时，它与过去状态（即该过程的历史路径）是条件独立的（也就是没有任何的关系），那么此随机过程即具有马尔可夫性质。具有马尔可夫性质的过程通常称之为马尔可夫过程。马尔科夫链:状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分
天青如水·2020-08-24 01:30

HMM在自然语言处理中的应用一：词性标注

HMM在自然语言处理中的应用一：词性标注1发表于2009年11月1号由52nlp词性标注（Part-of-Speechtagging或POStagging)是指对于句子中的每个词都指派一个合适的词性，也就是要确定每个词是名词
noter16·2020-08-24 01:10

建立一个与词性标注问题相关联的HMM模型

如何建立一个与词性标注问题相关联的HMM模型？
nannanxiami·2020-08-24 01:30

NLP：实体识别

实体识别算法1.1有监督的算法HMM最大熵svmcrf决策树1.2半监督的算法自举学习1.3无监督的算法词汇聚类1.4混合方法2分类2.1crf的算法2.2
LandscapeMi·2020-08-24 01:14

隐马尔科夫模型HMM及其具体应用

隐马尔科夫模型HMM及其具体应用一、隐马尔科夫模型（HMM）定义隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，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。
独清i·2020-08-24 01:16

HMM（隐马尔科夫）用于中文分词

隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）是用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。本文阅读了2篇blog，理解其中的意思，附上自己的代码，共同学习。
longgb123·2020-08-24 01:40

NLP第8课：从自然语言处理角度看 HMM 和 CRF

近几年在自然语言处理领域中，HMM（隐马尔可夫模型）和CRF（条件随机场）算法常常被用于分词、句法分析、命名实体识别、词性标注等。
米饭超人·2020-08-24 01:53

自然语言处理系列之隐马尔可夫模型（HMM）

定义设Q是所有可能的状态的集合，V是所有可能的观测的集合。Q={q1,q2,...,qN},V={v1,v2,...,vM}其中，N是可能的状态数，M是可能的观测数。状态q是不可见的，观测v是可见的。应用到词性标注系统，词就是v，词性就是q。I是长度为T的状态序列，O是对应的观测序列。I={i1,i2,...,iT},O={o1,o2,...,oT}A为状态转移概率矩阵：A=[aij]N×N其中，
leo_fengj·2020-08-24 01:16

学习隐马尔科夫HMM，通俗易懂

HMM经典应用场景：中文分词、词性标注========================马尔和夫===================首先，讲马尔科夫，经常听到马尔科夫链（MC）、马尔科夫随机过程，马尔科夫链是下图中的链条
hahajing369·2020-08-24 00:10

NLP-HMM

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html简介隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，以下简称HMM）是的机器学习模型，在语言识别，自然语言处理
jj_千寻·2020-08-24 00:34

隐马尔科夫模型 (HMM) 中的三个主要问题及相关算法 （待续）

隐马尔科夫模型(HMM)中的三个主要问题及相关算法终于赶完了所有的due，现在可以坐下来整理一下隐马尔科夫模型(HMM)了。
Convivial·2020-08-24 00:02

隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器 入门-1

http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/http://www.52nlp.cn/中文分词入门之资源中文分词入门之资源作为中文信息处理的“桥头堡”，中文分词在国内的关注度似乎远远超过了自然语言处理的其他研究领域。在中文分词中，资源的重要性又不言而喻，最大匹配法等需要一个好的词表，而基于字标注的中文分词方法又需要人工加工好的分词语料库。所以想研究中文分词，第
hzdxw·2020-08-24 00:25

自然语言处理（十四）——隐马尔科夫模型（HMM）初步理解

二、骰子案例来理解HMM一般地,
宣宣啊·2020-08-24 00:51

机器学习——基于HMM的中文分词

机器学习——基于HMM的中文分词1、代码展示#encoding=utf-8'''B表示词汇的开始M表示词汇的中间E表示词汇的尾部S表示词汇单独成词'''classHMM(object):def__init
隔壁的NLP小哥·2020-08-24 00:19

从头开始编写基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器之一 - 资源篇

首先感谢52nlp的系列博文（http://www.52nlp.cn/），提供了自然语言处理的系列学习文章，让我学习到了如何实现一个基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器。
guixunlong·2020-08-24 00:02

科研中要掌握的

在时间序列方面，主要有HMM,MRF,DBN,
dengao5267·2020-08-24 00:16

HMM算法分词训练及测试过程

首先是训练，HMM的训练只是对有标签的数据进行了统计处理。1.StatusSet为状态矩阵，状态值集合为(B,M,E,S):{B:begin,M:middle,E:end,S:single}。
Jeu·2020-08-24 00:02

关于HMM＋NLP

1/从HMM到CRF到LSTM+CRF网址：https://blog.csdn.net/u011724402/article/details/820783282/马尔可夫https://www.cnblogs.com
chao_8899·2020-08-24 00:58

HMM 理论基础及金融市场的应用

贝叶斯定理到贝叶斯网贝叶斯公式上面是我们耳熟能详的贝叶斯公式，为什么要从这个基本公式讲起呢？原因在于现代统计模型和概率模型的灵魂便是条件分布，而条件分布的理论基础便是这个简单的贝叶斯公式。单纯讲数学未免太枯燥，我们用简单的例子来说明这个概念。比如我们有只股票S，简单起见，它只有两种状态{U,D}，U和D分别表示上涨和下跌。如果我们想知道它每天上涨和下跌的概率，只需要简单得统计历史中上涨和下跌的天数
BigQuant·2020-08-23 23:34

自然语言处理（NLP）- HMM+VITERBI算法实现词性标注（解码问题）（动态规划）（Python实现）

NLP-HMM+维特比算法进行词性标注（Python实现）维特比算法针对HMM解码问题，即解码或者预测问题（下面的第二个问题），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
bensonrachel·2020-08-23 23:00

HMM的应用与Forward算法、Viterbi算法

在上一篇文章《机器学习中的隐马尔科夫模型（HMM）详解》中，我们已经向大家介绍了HMM的基本概念。本文将通过几个例子来演示HMM可以帮我们做些什么事情。
白马负金羁·2020-08-23 23:20

MEMM算法Python实现

MEMM比HMM的的区别是没有转移概率，只计算条件一下S（t+1）的概率学习网址训练代码如下：#-*-coding:utf8-*-PROB_START="data\prob_start.py"#初始状态概率
FIXLS·2020-08-23 23:47

自然语言处理之HMM

使用HMM进行分词根据语料计算参数。我是中国人。
FIXLS·2020-08-23 23:47

基于HMM的中文分词

二、HMM的理解HMM是一个统计模型，主要有HMM由初始状态概率分布π、状态转移概率分布A以及观测概率分布B确定，为了方便表达，把A,B,π用λ表示，即：λ=(A,B,π)状态集合S：{B,M,E,S}
Zh823275484·2020-08-23 23:02

自然语言处理——隐马尔可夫模型(HMM)及中文分词器

隐马尔可夫模型概念基础从马尔可夫假设到隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型的三要素隐马尔可夫模型的训练隐马尔科夫模型的预测基于HHM的简单中文分词器概念基础从马尔可夫假设到隐马尔可夫模型  马尔可夫假设是指：每一个时间的发生概率只取决于前一个时间。当将满足该假设的多个事件串联在一起时，构成马尔可夫链。  而在自然语言的情景下，满足假设的连续的多个事件可以具象为单词，即马尔可夫模型具象为二元语法模型。  由
ZNWhahaha·2020-08-23 23:01

Python词性标注HMM+viterbi实现

文章目录一些理论概率图模型贝叶斯网络马尔科夫模型隐马尔科夫模型HMM应用之——隐序列解码（词性标注）1、基础配置、数据预处理2、HMM参数训练3、频数-->概率对数隐→显发射矩阵初始隐态矩阵隐态转移矩阵
基基伟·2020-08-23 23:57

HMM(Hidden Markov Model)

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。
SunChao3555·2020-08-23 23:29
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