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HanLP — HMM隐马尔可夫模型 -- 训练和预测

时间:2023-12-13 17:47:34浏览次数:35  
标签:概率 词语 -- 矩阵 0.333 HMM 马尔可夫 0.667 HanLP

BMES => B-begin:词语开始、M-middle:词语中间、E-end:词语结束、S-single:单独成词

训练的过程,就是求三个矩阵的过程

  • 初始概率矩阵
  • 转移概率矩阵
  • 发射矩阵
    image
    每个字有4种可能性,上图中有7个字,就是 4^7 种可能性

维特比算法,从众多路径中,挑出最优的那条,他和隐马尔可夫没有强关联

image

初始概率矩阵

今天 天气 真 不错。
麻辣肥牛 好吃 !
我 喜欢 吃 好吃 的!
=> BE BE S BE S (标点也是一个独立的S)
BMME BE S
S BE S BE S S

统计每篇文章(每行)第一个字是什么状态(统计的数值都是频次)

B M S E
2 0 1 0

如果 M、E 有值,那代码 100% 是写错了,因为 第一个字,不可能是中间,也不可能是结束

根据频率得到概率

B M S E
0.667 0 0.333 0

2/3 = 0.667
1/3 = 0.333

转移概率矩阵

发射矩阵

https://www.bilibili.com/video/BV1aP4y147gA?p=4

标签:概率,词语,--,矩阵,0.333,HMM,马尔可夫,0.667,HanLP
From: https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17899569.html

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