自然语言处理之二:隐马尔科夫模型
来源:互联网 发布:淘宝代销退货 编辑:程序博客网 时间:2024/06/11 09:54
在谈最大熵马尔科夫模型之前,先熟悉一下隐马尔科夫模型
一个隐马尔可夫模型 (HMM) 是一个五元组:
(ΩX , ΩO, A, B, π )
其中:
ΩX = {q1,...qN}:状态的有限集合
ΩO = {v1,...,vM}:观察值的有限集合
A = {aij},aij = p(Xt+1 = qj |Xt = qi):转移概率
B = {bik},bik = p(Ot = vk | Xt = qi):输出概率
π = {πi}, πi = p(X1 = qi):初始状态分布
问题1:给定观察序列O=O1,O2,…OT,以及模型 λ=(π, A, B), 如何计算P(O|λ)?
问题2:给定观察序列O=O1,O2,…OT以及模型λ,如何选择一个对应的状态序列 S = q1,q2,…qT,使得S能够最为合理的解释观察序列O?即argmaxss∈Q|T|P(T,S|λ).
问题3:如何调整模型参数 λ=(π, A, B) , 使得P(O|λ)最大?
1.对于第一个问题使用Forward-Backward过程来解决。
2.对于第二个问题使用Viterbi算法来解决
3.对于第三个问题使用Baum-Welsh来解决。
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