笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 4. 隐马尔可夫模型与序列标注 第3章的n元语法模型从词语接续的流畅度出发,为全切分词网中的二元接续打分,进而利用维特比算法求解似然概率最大的路径.这种词语级别的模型无法应对 OOV(Out of Vocabulary,即未登录词) 问题: 00V在最初的全切分阶段就已经不可能进人词网了,更何谈召回. 例如下面一句: 头上戴着束发嵌宝紫金冠,齐眉勒着二龙抢珠金抹额 加粗的就是相对

转载自 http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html HMM(隐马尔可夫模型)是用来描述隐含未知参数的统计模型,举一个经典的例子:一个东京的朋友每天根据天气{下雨,天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种,我每天只能在twitter上看到她发的推“啊,我前天公园散步.昨天购物.今天清理房间了!”,那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气.在这个例子里,显状态是活动,隐状态是天气. HMM描述 任何一个HMM都可以通过下列五元组来描述:

在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含

什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度.熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则:反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态.熵的中文意思是热量被温度除的商.负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量. 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大. 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中

HMM(隐马尔科夫模型)基本原理及其实现 HMM基本原理 Markov链:如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”,则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程.马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程.HMM是在Markov链的基础上发展起来的,由于实际问题比Markov链模型所描述的更为复杂,观察到的时间并不是与状态一一对应的,而是通过一组概率分布相联系,这样的模型称为HMM.HMM是双重随机过程:其中之一是Markov链,这是基本随机过程,它描述状态的转移,是隐含的.

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的例子,一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红.这个序列可以画成一个状态机,不同的状态按照这个状态机互相交替,每一个状

http://www.zhihu.com/question/20962240 Yang Eninala杜克大学 生物化学博士 线性代数 收录于 编辑推荐 •2216 人赞同 ×××××11月22日已更新××××× 隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式.霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者.所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书

介绍 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

文章目录 1. 1. 摘要 2. 2. Map-Matching(MM)问题 3. 3. 隐马尔科夫模型(HMM) 3.1. 3.1. HMM简述 3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matching 3.3. 3.3. Viterbi算法 4. 4. 相关部分论文工作 4.1. 4.1. A HMM based MM for wheelchair navigation 4.2. 4.2. MM for low-sampling-rate GPS trajectories 4.3. 4.3.

作者:Yang Eninala 链接:https://www.zhihu.com/question/20962240/answer/33438846 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权.       隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式.霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者.所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性

谷歌路过这个专门介绍HMM及其相关算法的主页:http://rrurl.cn/vAgKhh 里面图文并茂动感十足,写得通俗易懂,可以说是介绍HMM很好的范例了.一个名为52nlp的博主(google “I Love Natural Language Processing”估计就能找到)翻译后的HMM入门介绍如下,由于原文分了很多章节,我嫌慢了还是一次性整理,长文慎入吧. 一.介绍(Introduction) 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化模式(规律).这些模式发生在很多领域,比如计

本系列文章摘自 52nlp(我爱自然语言处理: http://www.52nlp.cn/),原文链接在 HMM 学习最佳范例,这是针对 国外网站上一个 HMM 教程 的翻译,作者功底很深,翻译得很精彩,且在原文的基础上还提供了若干程序实例,是初学者入门 HMM 的好材料.原文中存在若干笔误,这里结合 HMM 学习最佳范例 的作者和读者的建议,一并做了修改,供大家参考. 相关链接 HMM 自学教程(一)引言 HMM 自学教程(二)生成模型 HMM 自学教程(三)隐藏模式 HMM 自学教程(四)隐马

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

定义隐马尔科夫模型可以用一个三元组(π,A,B)来定义:π 表示初始状态概率的向量A =(aij)(隐藏状态的)转移矩阵 P(Xit|Xj(t-1)) t-1时刻是j而t时刻是i的概率B =(bij)混淆矩阵 P(Yi|Xj) 在某个时刻因隐藏状态为Xj而观察状态为Yi的概率值得注意的是,在状态转移矩阵中的每个概率都是时间无关的,也就是说我们假设这个概率是固定的,不随时间变化.当然,这是马尔科夫模型最不切合实际的一个假设. 隐马尔科夫模型的使用如果一个模型可以被描述成一个隐马尔科夫模型,有三个问

理论沉淀:隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM) 参考链接:http://www.zhihu.com/question/20962240 参考链接:http://blog.csdn.net/ppn029012/article/details/8923501 本博文链接:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/5011727.html 1 题设 假设有n个骰子(从1~n编号),每个骰子有m面,每面标有一个数字且不重复,数字取值限制在[1,m].(1

转自:http://blog.csdn.net/likelet/article/details/7056068 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢  52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(

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

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

马尔科夫模型 马尔科夫模型是单重随机过程,是一个2元组:(S,A). 当中S是状态集合,A是状态转移矩阵. 仅仅用状态转移来描写叙述随机过程. 马尔科夫模型的2个如果 有限历史性如果:t+l时刻系统状态的概率分布仅仅与t时刻的状态有关,与t时刻曾经的状态无关: 齐次性如果:从t时刻到t+l时刻的状态转移与t的值无关. 以天气模型为例 天气变化有3中状态S:{1(阴),2(云),3(晴)} 图片来自网络 则状态转移矩阵A: 这样,仅仅要知道的初始状态概率向量,就能预測接下来每天的天气了. 隐马尔科