【中文分词】最大熵马尔可夫模型MEMM

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【中文分词】最大熵马尔可夫模型MEMM

Xue & Shen '2003 [2]用两种序列标注模型--MEMM (Maximum Entropy Markov Model)与CRF (Conditional Random Field)--用于中文分词:看原论文感觉作者更像用的是maxent (Maximum Entropy) 模型而非MEMM.MEMM是由McCallum et al. '2000 [1]提出MEMM,针对于HMM的两个痛点:一是其为生成模型(generative model),二是不能使用更加复杂的feature.…

标记偏置隐马尔科夫最大熵马尔科夫 HMM MEMM

隐马尔科夫模型(HMM): 图1. 隐马尔科夫模型隐马尔科夫模型的缺点: 1.HMM仅仅依赖于每个状态和它相应的观察对象: 序列标注问题不仅和单个词相关,并且和观察序列的长度,单词的上下文,等等相关. 2.目标函数和预測目标函数不匹配: HMM学到的是状态和观察序列的联合分布P(Y,X),而预測问题中,我们须要的是条件概率P(Y|X). 最大熵隐马尔科夫模型(MEMM): 图2. 最大熵马尔科夫模型 MEMM考虑到相邻状态之间依赖关系.且考虑整个观察序列,因此MEMM的表达能力更强:MEM…

最大熵马尔科夫模型（MEMM）及其标签偏置问题

定义: MEMM是这样的一个概率模型,即在给定的观察状态和前一状态的条件下,出现当前状态的概率. Ø S表示状态的有限集合 Ø O表示观察序列集合 Ø Pr(s|s’,o):观察和状态转移概率矩阵 Ø 初始状态分布:Pr0(s) 注:O表示观察集合,S表示状态集合,M表示模型最大熵马尔科夫模型(MEMM)的缺点: 看下图,由观察状态O和隐藏状态S找到最有可能的S序列: 路径s1-s1-s1-s1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径s2-s2-s2-s2的概率: 0.2*…

转：从头开始编写基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器

http://blog.csdn.net/guixunlong/article/details/8925990 从头开始编写基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器之一 - 资源篇首先感谢52nlp的系列博文(http://www.52nlp.cn/),提供了自然语言处理的系列学习文章,让我学习到了如何实现一个基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器. 在编写一个中文分词器前,第一步是需要找到一些基础的词典库等资源,用以训练模型参数,并进行后续的结果评测,这里直接转述52nlp介绍的“中文分词入门…

HMM（隐马尔科夫模型）与分词、词性标注、命名实体识别

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:…

一文搞懂HMM（隐马尔可夫模型）

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…

一文搞懂HMM（隐马尔可夫模型）-转载

写在文前:原博文地址:https://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html 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…