HMM算法
HMM的应用
HMM是生成模型
词性标注:给定一个词的序列(也就是句子),找出最可能的词性序列(标签是词性)。如ansj分词和ICTCLAS分词等。
分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列)。结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头),M(中间),E(结尾),S(独立成词)
命名实体识别:给定一个词的序列,找出最可能的标签序列(内外符号:[内]表示词属于命名实体,[外]表示不属于)。如ICTCLAS实现的人名识别、翻译人名识别、地名识别都是用同一个Tagger实现的。
HMM的三种问题:
1)知道骰子有几种(隐含状态数量),每种骰子是什么(转换概率),根据掷骰子掷出的结果(可见状态链),我想知道每次掷出来的都是哪种骰子(隐含状态链)。
2)还是知道骰子有几种(隐含状态数量),每种骰子是什么(转换概率),根据掷骰子掷出的结果(可见状态链),我想知道掷出这个结果的概率。
3)知道骰子有几种(隐含状态数量),不知道每种骰子是什么(转换概率),观测到很多次掷骰子的结果(可见状态链),我想反推出每种骰子是什么(转换概率)。
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