先介绍一下马尔科夫模型: 马尔可夫模型(Markov Model)是一种统计模型,广泛应用在语音识别,词性自动标注,音字转换,概率文法等各个自然语言处理等应用领域.经过长期发展,尤其是在语音识别中的成功应用,使它成为一种通用的统计工具. 特征:有限视野.时间不变性 隐性马尔可夫模型: HMM(Hidden Markov Model), 也称隐性马尔可夫模型,是一个概率模型,用来描述一个系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率. 特征:1)问题是基于序列的,比如时间序列,或者状态序列.2)问题中有两

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选自:http://maotong.blog.hexun.com/6261873_d.html 苏统华 哈尔滨工业大学人工智能研究室 2006年10月30日 声明:版权所有,转载请注明作者和来源 该系统能够识别连续说出的数字串和若干组姓名.建模是针对子词(sub-word, eg. 音素),具有一定的可扩充性.当加入一个新名字时,只需修改发音词典和任务语法即可.模型为连续混合高斯输出,运用语音决策树聚类形成的绑定状态式三音素. 3. 创建绑定状态的三音素HMM模型 目的是加入上下文依赖(cont

选自:http://maotong.blog.hexun.com/6204849_d.html 苏统华 哈尔滨工业大学人工智能研究室 2006年10月30日 声明:版权所有,转载请注明作者和来源 该系统能够识别连续说出的数字串和若干组姓名.建模是针对子词(sub-word, eg. 音素),具有一定的可扩充性.当加入一个新名字时,只需修改发音词典和任务语法即可.模型为连续混合高斯输出,运用语音决策树聚类形成的绑定状态式三音素. 2. 创建单音素HMM模型 涉及创建一系列单高斯单音素HMM的过程.

前面我讲述过如何通过BeautifulSoup获取维基百科的消息盒,同样可以通过Spider获取网站内容,最近学习了Selenium+Phantomjs后,准备利用它们获取百度百科的旅游景点消息盒(InfoBox),这也是毕业设计实体对齐和属性的对齐的语料库前期准备工作.希望文章对你有所帮助~ 源代码 # coding=utf-8 """ Created on 2015-09-04 @author: Eastmount """ import ti

用PHP写了一个网页,可以获取百度百科词条.源代码已分享至github:https://github.com/1049451037/xiaobaike/tree/master 那么通过Python来爬取,只需要不断向这个网页POST数据,获取返回值就可以了.由于是我自己的网页,保存返回值我也让PHP在服务器端来完成了,所以Python的任务只需要不断向服务器POST数据. 那么POST什么数据呢?暂时找到了一个名词大全的网页.http://cidian.911cha.com/cixing_min

1. 百度百科知识总结: Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API.从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持.从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助. redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序

通过前几时断续的学习,发现自己对HMM模型的了解还只停留在皮毛,导致在学习CRF模型并将其与最大熵模型.HMM.MEMM做比较时感觉很吃力,所以又花了两天时间使劲看了遍HMM,发现了解得确实深刻了很多,现小结一下,争取把看过的知识变成自己的,特别感谢52nlp网站http://www.52nlp.cn/和崔晓源翻译的HMM相关资料,英文学习网站http://www.comp.leeds.ac.uk/roger/HiddenMarkovModels/html_dev/main.html,中文神马的

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