一.马尔科夫过程: 在已知目前状态(现在)的条件下,它未来的演变(将来)不依赖于它以往的演变 (过去 ).例如森林中动物头数的变化构成——马尔可夫过程.在现实世界中,有很多过程都是马尔可夫过程,如液体中微粒所作的布朗运动.传染病受感染的人数.车站的候车人数等,都可视为马尔可夫过程. 二.马尔科夫链: 时间和状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链,简记为Xn=X(n),n=0,1,2… 三.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

隐马尔可夫模型HMM与维特比Veterbi算法(一) 主要内容: 1.一个简单的例子 2.生成模式(Generating Patterns) 3.隐藏模式(Hidden Patterns) 4.隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model) 一.一个简单的例子 考虑一个简单的例子,有人试图通过一片海藻推断天气——民间传说告诉我们‘湿透的’海藻意味着潮湿阴雨,而‘干燥的’海藻则意味着阳光灿烂.如果它处于一个中间状态(‘有湿气’),我们就无法确定天气如何.然而,天气的状态并没有受限于海藻的

隐马尔可夫模型HMM与维特比Veterbi算法(二) 主要内容: 前向算法(Forward Algorithm) 穷举搜索( Exhaustive search for solution) 使用递归降低问题复杂度 前向算法的定义 程序实现前向算法 举例说明前向算法 一.前向算法(Forward Algorithm) 目标:计算观察序列的概率(Finding the probability of an observed sequence) 1. 穷举搜索( Exhaustive search fo

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

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

https://www.cnblogs.com/Denise-hzf/p/6612212.html 一.隐含马尔可夫模型(Hidden Markov Model) 1.简介 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的,而是美国数学家鲍姆提出的,隐含马尔可夫模型的训练方法(鲍姆-韦尔奇算法)也是以他名字命名的.隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速.有效的方法. 2.马尔可夫假设 随机过程中各个状态St的概率分布,只与它的前一个状态St-1有关,即P(St|S1,S2

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)

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$Y$,$K$

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分

维特比算法解决隐马尔可夫模型解码问题(中文句法标注) 作者:白宁超 2016年7月12日14:08:28 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.

什么是TensorFlow? TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU).服务器.移动设备等等.TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器

目前对中文分词精度影响最大的主要是两方面:未登录词的识别和歧义切分. 据统计:未登录词中中文姓人名在文本中一般只占2%左右,但这其中高达50%以上的人名会产生切分错误.在所有的分词错误中,与人名有关的错误占到了将近90%,这中国人名都是根据人的想法起的名字,有很大的随意性,并且数量巨大,规律也不尽相同. 1.理论简介 命名实体识别(Named Entities Recognition, NER)是自然语言处理(Natural LanguageProcessing, NLP)的一个基础任务.其目的

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

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

春节后到现在近两个月了,没有更新博客,主要是因为工作的关注点正从传统语音(语音通信)转向智能语音(语音识别).部门起了个新项目,要用到语音识别(准备基于Kaldi来做).我们之前做的传统音频已基本成熟,就开始关注在语音识别上了.对于我们来说,这是个全新的领域(虽然都是语音相关的,但是语音通信偏信号处理,传统语音识别方法偏概率统计),需要学习的知识很多,所以这段时间主要是在学习新知识了,主要学习了数学(高数/线性代数/概率统计,这应该算复习).机器学习基础知识.深度学习.语音识别传统方法等.由于刚

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

一.隐马尔科夫HMM如果: 有且仅仅有3种天气:0晴天.1阴天.2雨天 各种天气间的隔天转化概率mp: mp[3][3] 晴天 阴天 雨天 晴天 0.33333 0.33333 0.33333 阴天 0.33333 0.33333 0.33333 雨天 0.33333 0.33333 0.33333 有2种活动:            0去公园,1不去公园 各种天气下进行各种活动的概率: w2a[3][2] 去公园 不去公园 晴天 0.75 0.25 阴天 0.4 0.6 雨天 0.25 0.7

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.

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://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50731584 目标-解决HMM的基本问题之二: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? 寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states) 记着,下次再写吧... 皮皮blog from:http://blog.csdn.net/pi