什么是标注? 在自然语言处理中有一个常见的任务,即标注.常见的有:1)词性标注(Part-Of-Speech Tagging),将句子中的每一个词标注词性,比如名词.动词等:2)实体标注(Name Entity Tagging),将句子中的特殊词标注,比如地址.日期.人物姓名等. 下图所看到的的是词性标注的案例,当输入一个句子时,计算机自己主动标注出每一个词的词性. 下图所看到的的是实体标注的案例,当输入一个句子时,计算机自己主动标注出特殊词的实体类别. 粗略看来.这并非一个简单问题.首先每一个…

机器学习中的隐马尔科夫模型(HMM)详解 在之前介绍贝叶斯网络的博文中,我们已经讨论过概率图模型(PGM)的概念了.Russell等在文献[1]中指出:"在统计学中,图模型这个术语指包含贝叶斯网络在内的比较宽泛的一类数据结构." 维基百科中更准确地给出了PGM的定义:"A graphical model or probabilistic graphical model is a probabilistic model for which a graph expresses t…

隐马尔科夫模型HMM 序言 文本序列标注是自然语言处理中非常重要的一环,我先接触到的是CRF(条件随机场模型)用于解决相关问题,因此希望能够对CRF有一个全面的理解,但是由于在学习过程中发现一个算法像jar包依赖一样依赖于各种算法,就像提到CRF模型,那么肯定不得不提一下HMM等模型,如果不能很好的理解这些算法,那么其实也不算完全搞明白!因此我会在算法的介绍中对涉及到的算法知识尽我所能尽量详细和朴实的说明. 网上也有很多算法说明,但是感觉对一些向我一样刚入门的小白用户很不友好,大堆的数据公式,甚…

先放上一张Demo的测试图 测试的句子及每个分词的词性标注为:   目前/t 这/rzv 条/q 高速公路/n 之间/f 的/ude1 路段/n 已/d 紧急/a 封闭/v ./w 需要基础知识 HMM模型(隐马尔可夫模型) 模型的定义 隐马尔科夫模型(hidden Markov model)是关于时序的概率模型,是最简单的动态贝叶斯网络 模型的参数 HMM模型由Pi.A.B 唯一决定   Pi.A.B 成为HMM模型的三要素 HMM用在词性标注问题 对于下面这句话可以用HMM进行建模 目前/t…

这是一个非常重要的模型,凡是学统计学.机器学习.数据挖掘的人都应该彻底搞懂. python包: hmmlearn 0.2.0 https://github.com/hmmlearn/hmmlearn 参考链接: 一文搞懂HMM(隐马尔可夫模型) 如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型? - 知乎 有些文章里面已经介绍得非常清楚了,只是需要在项目中进行实践,然后做一下总结. 数学之美里有一章专门讲了隐含马尔科夫模型,讲得非常的通俗易懂. 在自然语言处理方面得到了广泛的应用,此外还有语音识别,机器翻…

隐马尔科夫模型HMM 作者:樱花猪 摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十七次课在线笔记.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科夫过程.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.在早些年HMM模型被非常广泛的应用,而现在随着机器学习的发展HMM模型的应用场景越来越小然而在图像识别等领域HMM依然起着重要的作用. 引言: 隐马尔科夫模型是马尔科夫链的一种,它…

摘要 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科夫过程.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.在早些年HMM模型被非常广泛的应用,而现在随着机器学习的发展HMM模型的应用场景越来越小,然而在图像识别等领域HMM依然起着重要的作用. 引言 隐马尔科夫模型是马尔科夫链的一种,它的状态不能直接观察到,但能通过观测向量序列观察到,每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态,每一个观测…

一.马尔科夫过程: 在已知目前状态(现在)的条件下,它未来的演变(将来)不依赖于它以往的演变 (过去 ).例如森林中动物头数的变化构成——马尔可夫过程.在现实世界中,有很多过程都是马尔可夫过程,如液体中微粒所作的布朗运动.传染病受感染的人数.车站的候车人数等,都可视为马尔可夫过程. 二.马尔科夫链: 时间和状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链,简记为Xn=X(n),n=0,1,2… 三.马尔可夫模型(Markov Model): 是一种统计模型,广泛应用在语音识别,词性自动标注,音字转换,概…

崔晓源 翻译 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化规律.在很多领域我们都希望找到这个规律,比如计算机中的指令顺序,句子中的词顺序和语音中的词顺序等等.一个最适用的例子就是天气的预测. 首先,本文会介绍声称概率模式的系统,用来预测天气的变化 然后,我们会分析这样一个系统,我们希望预测的状态是隐藏在表象之后的,并不是我们观察到的现象.比如,我们会根据观察到的植物海藻的表象来预测天气的状态变化. 最后,我们会利用已经建立的模型解决一些实际的问题,比如根据一些列海藻的观察记录,分析出这几天的天气…

本科阶段学了三四遍的HMM,机器学习课,自然语言处理课,中文信息处理课:如今学研究生的自然语言处理,又碰见了这个老熟人: 虽多次碰到,但总觉得一知半解,对其了解不够全面,借着这次的机会,我想要直接搞定这个大名鼎鼎的模型,也省着之后遇到再费心.     Outline 模型引入与背景介绍 从概率图讲起 贝叶斯网络.马尔科夫模型.马尔科夫过程.马尔科夫网络.条件随机场 HMM的形式化表示 Markov Model的形式化表示 HMM的形式化表示 HMM的两个基本假设 HMM的三个基本问题 Evalu…