隐马尔可夫模型的前向算法(java实现),今天奉上
隐马尔可夫模型的前向算法(手动实现),今天奉上,由于研究生期间,实现的时候没有多加注释,这里为了让更好的人进入自然语言处理领域,特此,将前向算法奉上,具体公式可参考52nlp的HMN系列博客。
参考了大部分网站公式和借鉴。在此表示感谢。
后向算法和维特比算法,后续更新。
HMM类:
}
}
}
System.out.println("转移矩阵:");
System.out.print(HMMHelper.fmtlog(logA[i][j]));
}
System.out.println();
}
}
System.out.println("发射矩阵:");
System.out.print(HMMHelper.fmtlog(logB[i][j]));
}
System.out.println();
}
}
}
Forward类:
} alpha = alpha[ 0 ][ i ] = logPI[ i ] + logB[ i ][ O[ 0 ] ]; } sum = TCMMath.logplus( sum, alpha[t - 1][ j ] + logA[ j ][ i ]); } alpha[ t ][ i ] = logB[ i ][ O[ t ] ] + sum; } } } sum = TCMMath.logplus(sum, alpha[ T-1 ][ i ]); } } System.out.print(HMMHelper.fmtlog(alpha[ i ][ j ])); } System.out.println(); } } }
测试类:
test();
}
{ 0.500, 0.375, 0.125 },
{ 0.250, 0.125, 0.625 },
{ 0.250, 0.375, 0.375 } };
{ 0.60, 0.20, 0.15, 0.05 },
{ 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 },
{ 0.05, 0.10, 0.35, 0.50 } };
System.out.println("初始概率向量:{"+PI[0]+" "+PI[1]+" "+PI[2]+"}");
System.out.println("隐藏状态序列:{"+Box.one+" "+Box.two+" "+Box.three+"}");
System.out.println("观测序列:{"+Color.yellow+" "+Color.red+" "+Color.blue+" "+Color.yellow+" "+Color.green+"}");
Forward foreward= foreward.CalculateForeMatrix(); System.out.println( HMMHelper.fmtlog( foreward.logProb() ) );
* 后向算法测试
}
}
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