1. 前言维特比算法针对HMM第三个问题,即解码或者预测问题,寻找最可能的隐藏状态序列: 对于一个特殊的隐马尔可夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,找到生成此序列最可能的隐藏状态序列. 也就是说给定了HMM的模型参数和一个观测序列,计算一系列的隐状态,使得此观察序列的出现可能最大,即最大化P(隐状态 | 观测序列),给定观测序列,求最可能的对应的隐状态序列. 实际上解决此问题,在<统计学习方法>中给出了两种解法,一个是近似算法,另一个就是维特比算法(Viterbi algorithm) 2.…

1.CRF的预测算法条件随机场的预测算法是给定条件随机场P(Y|X)和输入序列(观测序列)x,求条件概率最大的输出序列(标记序列)y*,即对观测序列进行标注.条件随机场的预测算法是著名的维特比算法(Vitebi Algorthim). 维特比算法在隐马尔科夫模型的预测算法中已经详细介绍和Python实现过,详见以前的博客: [机器学习][隐马尔可夫模型-4]维特比算法:算法详解+示例讲解+Python实现 2.CRF的预测算法之维特比算法2.1维特比算法简介维特比算法实际使用动态规划解CRF条件…

一.前言:词性标注 二.经典维特比算法(Viterbi) 三.算法实现 四.完整代码 五.效果演示: 六.总结 一.前言:词性标注 词性标注(Part-Of-Speech tagging, POS tagging),是语料库语言学中将语料库中单词的词性按其含义和上下文内容进行标记的文本数据处理技术.词性标注可以由人工或特定算法完成,使用机器学习(machine learning)方法实现词性标注是自然语言处理(NLP)的研究内容.常见的词性标注算法包括隐马尔可夫模型(Hidden Markov…

  寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states) 对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列. 1.穷举搜索 我们使用下面这张网格图片来形象化的说明隐藏状态和观察状态之间的关系: 我们可以通过列出所有可能的隐藏状态序列并且计算对于每个组合相应的观察序列的概率来找到最可能的隐藏状态序列.最可能的隐藏状态序列是使下面这个概率最大的组合: Pr(观察序列|隐藏…

维特比算法(Viterbi) 维特比算法 编辑 维特比算法是一种动态规划算法用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中.术语“维特比路径”和“维特比算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释相关的动态规划算法.例如在统计句法分析中动态规划算法可以被用于发现最可能的上下文无关的派生(解析)的字符串,有时被称为“维特比分析”.   中文名 维特比算法 外文名 Viterbi Algorithm 提出时间 1967年 提出者 安德鲁·维特比…

之前我们介绍过BERT+CRF来进行命名实体识别,并对其中的BERT和CRF的概念和作用做了相关的介绍,然对于CRF中的最优的标签序列的计算原理,我们只提到了维特比算法,并没有做进一步的解释,本文将对维特比算法做一个通俗的讲解,以便大家更好的理解CRF为什么能够得到最优的标签序列. 通过阅读本文你将能回答如下问题: 什么是维特比算法? 为什么说维特比算法是一种动态规划算法? 维特比算法具体怎么实现? 首先,让我们简单回顾一下BERT和CRF在命名实体识别中各自的作用: 命名实体识别中,BERT负…

1.简介 维特比算法是一个通用的求序列最短路径的动态规划算法,也可以用于很多其他问题,比如:文本挖掘.分词原理.既然是动态规划算法,那么就需要找到合适的局部状态,以及局部状态的递推公式.在HMM中,维特比算法定义了两个局部状态用于递推. 第一个局部状态是在时刻i隐藏状态为i所有可能的状态转移路径i1,i2.......it中的最大概率 第二个局部状态由第一个局部状态递推得到. 2.算法详解 (1)从点S出发,对于第一个状态X1的各个节点,不妨假定有n1个,计算出S到它们的距离d(S,X1i),其…

维特比算法(Viterbi) 维特比算法 维特比算法shiyizhong 动态规划算法用于最可能产生观测时间序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔科夫模型中.术语“维特比路径”和“维特比算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释的相关dongtai 规划算法.例如在统计句法分析中动态规划可以被用于发现最有可能的上下文无关的派生的字符串,有时被称为“维特比分析”. 利用动态规划寻找最短路径 动态规划是运筹学的一个分支,是求解决策过程最优化的数学方法,通常情况下应用于最优…

隐马尔可夫模型(HMM) 原文地址:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/7753471.html 本文结合了王晓刚老师的ENGG 5202 Pattern Recognition课程内容知识,和搜集的资料和自己理解的总结. 1 概述 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是结构最简单的贝叶斯网,这是一种著名的有向图模型,主要用于时序数据建模(语音识别.自然语言处理等数据在时域有依赖性的问题). 如果考虑t时刻数据依赖于0到t-1时间段的所有数…

摘自:https://mp.weixin.qq.com/s/GXbFxlExDtjtQe-OPwfokA https://www.cnblogs.com/zhibei/p/9391014.html CRF(Conditional Random Field),即条件随机场.经常被用于序列标注,其中包括词性标注,分词,命名实体识别等领域. Viterbi算法,即维特比算法.是一种动态规划算法用于最可能产生观测时间序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文.隐马尔科夫模型.条件随机…

维特比算法(Viterbi) 维特比算法  编辑 维特比算法是一种动态规划算法用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中.术语“维特比路径”和“维特比算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释相关的动态规划算法.例如在统计句法分析中动态规划算法可以被用于发现最可能的上下文无关的派生(解析)的字符串,有时被称为“维特比分析”.   中文名 维特比算法 外文名 Viterbi Algorithm 提出时间 1967年 提出者 安德鲁·维特…

维特比算法(Viterbi algorithm)是在一个用途非常广的算法,本科学通信的时候已经听过这个算法,最近在看 HMM(Hidden Markov model) 的时候也看到了这个算法.于是决定研究一下这个算法的原理及其具体实现,如果了解动态规划的同学应该很容易了解维特比算法,因为维特比算法的核心就是动态规划. 对于 HMM 而言,其中一个重要的任务就是要找出最有可能产生其观测序列的隐含序列.一般来说,HMM问题可由下面五个元素描述: 观测序列(observations):实际观测到的现象…

对维特比译码的接触很早就开始了,也想过要写一篇总结性的文章,但无奈心中一直有几个疑团没能得到合理的解答.比如什么时候开始进行回溯译码比较合适?维特比译码的性能相比分组码等其他编码的译码性能究竟好在哪里,如何来评估?编码约束度和监督位数量对维特比译码的性能是如何产生影响的,等等……直到前些天看到这篇来自MIT的数字通信系统课程的教案,诸多的疑惑才豁然开朗.这篇文章将通信理论中的维特比译码的前前后后讲的非常的全面,是我读到的关于维特比译码最好的文章(没有之一)!特此翻译过来,一来加深自己的理解,二来…

声明: 1,本篇为个人对<2012.李航.统计学习方法.pdf>的学习总结,不得用作商用,欢迎转载,但请注明出处(即:本帖地址). 2,由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记,所以为了弄懂其中的内容查阅了很多资料,所以里面应该会有引用其他帖子的小部分内容,如果原作者看到可以私信我,我会将您的帖子的地址付到下面. 3,如果有内容错误或不准确欢迎大家指正. 4,如果能帮到你,那真是太好了. 学习方法         条件随机场模型实际上是定义在时序数据上的对数线性模型,其学习方法包括极大似然估…

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…

计算复杂度(Computational complexity):用于研究解决特定问题X的算法效率的框架 计算模型(Model of computation):可允许的操作(Allowable operations) 成本模型(Cost model):操作数(Operation counts) 复杂度上界(Upper bound):保证能在一定的时间内解决 复杂度下界(Lower bound):通过数学方法证明,必须花费的最少时间 最优算法(Optimal algorithm):可能达到的最小复杂…

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解,即即给定模型和观测序列,求给定观测序列条件下,最可能出现的对应的隐藏状态序列.在阅读本篇前,建议先阅读这个系列的第一篇以熟悉HMM模型. HMM模型的解码问题最常用的算法是维特比算法,当然也有其他的算法可以求解这个问题.同时维特比算法是一个通用的求…

条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率 条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码 在CRF系列的前两篇,我们总结了CRF的模型基础与第一个问题的求解方法,本文我们关注于linear-CRF的第二个问题与第三个问题的求解.第二个问题是模型参数学习的问题,第三个问题是维特比算法解码的问题. 1. linear-CRF模型参数学习思路 在linear-CRF模型参数学习问题中,我们给定训练数据集$X$和对应的标记序列$Y$,$K$…

通用的(泛型)算法 generic algorithm 总览 特性: 1,标准库的顺序容器定义了很少的操作,比如添加,删除等. 2,问题:其实还有很多操作,比如排序,查找特定的元素,替换或删除一个特定值等,但是标准库并未给每个容器都定义成员函数来实现这些操作. 3,解决办法:因为算法是相同的逻辑,只是进行运算的元素的类型是不同的.所以定义了一组与类型无关的通用的(泛型)算法:generic algorithm.它们实现了实现了上述标准库未提供的操作. 4,好处:不用为每个容器实现上述的操作. 大…

凸形状内部的任意两点的连线都应该在形状里面. 1 道格拉斯-普克算法 Douglas-Peucker algorithm 这个算法在其他文章中讲述的非常详细,此处就详细撰述. 下图是引用维基百科的.ε称之为阈值 shreshold 图一 静态图如下: 具体详细的可以参考如下两篇文章. 相关文章如下: 道格拉斯-普克 抽稀算法 附javascript实现,该文章只看他的文字讲解就好,他的代码不是通过python实现的. 道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm),该文…

前言 维特比算法是隐马尔科夫问题的一个基本问题算法.维特比算法解决的问题是已知观察序列,求最可能的标注序列. 什么是维特比算法? 维特比算法尽管是基于严格的数学模型的算法,但是维特比算法毕竟是算法,因此可以感性地去理解.关于感性的认识,知乎上有维特比算法的感性认识讲解,讲的非常好,也非常仔细.在这里,我阐述一下自己的理解,如果有没有讲明白的地方,可以参考知乎上的讲解. 比如说我们知道一个人有三个精神状态,比如说正常.冷.头晕.并且我们知道身体状态转换概率 状态|健康|发烧 -|-|- 健康|0.…

假设我们有一个固定样本集,它包含 个样例.我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络.具体来讲,对于单个样例(x,y),其代价函数为:这是一个(二分之一的)方差代价函数.给定一个包含 个样例的数据集,我们可以定义整体代价函数为: 以上公式中的第一项 是一个均方差项.第二项是一个规则化项(也叫权重衰减项),其目的是减小权重的幅度,防止过度拟合. [注:通常权重衰减的计算并不使用偏置项 ,比如我们在 的定义中就没有使用.一般来说,将偏置项包含在权重衰减项中只会对最终的神经网络产生很小的影响.在贝叶斯规则…

写在前面: 为了能够使后续的代码具有高效简洁的特点,在这里讲一下STL,就不用自己写堆,写队列,但是做为ACMer不用学的很全面,我认为够用就好,我只写我用的比较多的. 什么是STL(STl内容): 容器(Container): 是一种数据结构,如list,vector,和deques ,以模板类的方法提供.为了访问容器中的数据,可以使用由容器类输出的迭代器: 迭代器(Iterator): 提供了访问容器中对象的方法.例如,可以使用一对迭代器指定list或vector中的一定范围的对象.迭代器就…

排序算法的介绍 排序也称排序算法 (Sort Algorithm),排序是将一组数据,依指定的顺序进行排列的过程. 排序的分类 1) 内部排序: 指将需要处理的所有数据都加载 到内部存储器(内存)中进行排序. 2) 外部排序法:数据量过大,无法全部加载到内 存中,需要借助外部存储(文件等)进行 排序. 常见的排序算法分类 算法的时间复杂度 度量一个程序(算法)执行时间的两种方法 1.事后统计的方法这种方法可行, 但是有两个问题:一是要想对设计的算法的运行性能进行评测,需要实际运行该程序: 二是所…

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…

http://www.cnblogs.com/jingwhale/p/4618351.html Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法.是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法.关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系,也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis),因为“购物蓝分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集. 关于这个算法有一个非常有名的故事:"尿布…

克鲁斯卡尔算法(Kruskal's algorithm)是两个经典的最小生成树算法的较为简单理解的一个.这里面充分体现了贪心算法的精髓.大致的流程能够用一个图来表示.这里的图的选择借用了Wikipedia上的那个.很清晰且直观. 首先第一步,我们有一张图,有若干点和边 例如以下图所看到的: 第一步我们要做的事情就是将全部的边的长度排序,用排序的结果作为我们选择边的根据.这里再次体现了贪心算法的思想.资源排序,对局部最优的资源进行选择. 排序完毕后,我们领先选择了边AD. 这样我们的图就变成了 第…

发明者:Sir Charles Antony Richard Hoare 基本思想: 先对数据进行洗牌(Shuffle the array) 以数据a[j]为中心进行分区(Partition),使得a[j]左侧的数据都小于等于a[j],a[j]右侧的数据都大于等于a[j] 分区完后递归排序 分区演示(partitioning demo) 重复操作指导i和j指针相遇 当a[i] < a[lo]时,令i从左往右扫描 当a[j] > a[lo]时,令j从右往左扫描 交换a[i]和a[j] 当指针相遇…

起源:冯·诺依曼最早在EDVAC上实现 基本思想: 将数组一分为(Divide array into two halves) 对每部分进行递归式地排序(Recursively sort each half) 合并两个部分(Merge two halves) 归并排序体现的是一种分治思想(Divide and conquer) 演示: 1. 给出原数组a[],该数组的lo到mid,mid+1到hi的子数组是各自有序的. 2. 将数组复制到辅助数组(auxiliary array)中,给两部分的首元…

克鲁斯卡尔算法(Kruskal's algorithm)它既是古典最低的一个简单的了解生成树算法. 这充分反映了这一点贪心算法的精髓.该方法可以通常的图被表示.图选择这里借用Wikipedia在.非常清晰直观. 首先第一步,我们有一张图.有若干点和边 例如以下图所看到的: 第一步我们要做的事情就是将全部的边的长度排序,用排序的结果作为我们选择边的根据.这里再次体现了贪心算法的思想.资源排序.对局部最优的资源进行选择. 排序完毕后,我们领先选择了边AD. 这样我们的图就变成了 第二步.在剩下的变中…