自然语言处理讲师NLP培训讲师叶梓:人工智能之最新NLP自然语言处理技术与实战-20隐马尔可夫模型

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P43-P45

HMM概念

隐马尔可夫模型 Hidden Markov Model HMM )是一种是关于时序的概率模型,用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。
它是指一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态随机生成一个观测,从而产生观测随机序列的过程。

隐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Baum提出的。


两个基本假设

对于一个随机事件,有一个观察值序列:O1,...,OT该事件隐含着一个状态序列:X1,...,XT

假设1:马尔可夫假设(状态构成一阶马尔可夫链)
         
p(Xi|Xi-1…X1) = p(Xi|Xi-1)

                                           

假设2:不动性假设(状态与具体时间无关)

              p(Xi+1|Xi) = p(Xj+1|Xj),对任意i,j成立

                                               


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