本文主要是介绍(done) NLP+HMM 协作，还有维特比算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1aP4y147gA/?p=2&spm_id_from=pageDriver&vd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600
（这实际上是 “序列标注任务”）
HMM 的训练和预测如下图
训练过程：我们首先先给出一个语料文本，这个语料文本每个词组都分配了一个“词性”。在训练过程中，我们会得到三个矩阵，分别是，1.初始概率矩阵 2.转移概率矩阵 3.发射矩阵
预测过程：给出 “今天的天气不错” 作为输入，发给三个矩阵，这三个矩阵最终输出一个标注序列
我们先来看看三个矩阵是怎么训练/计算出来的
首先是初始矩阵，我们会统计每篇文章第一个字的词性
语料库一共三句话，分别是：
1.今天 天气 真 不错 。 B E B E S B E S
2.麻辣肥牛 好吃 ！ B M M E B E S
3.我 喜欢 吃 好吃 的 ！ S B E S BE S S
经过统计，有两个 B 和一个 S，经过正则化，概率分别是 0.667 和 0.333
接下来我们看转移矩阵，我们统计每一个词性的 next property，随后画出转移矩阵
最后是发射矩阵，我们统计每一个词性对应的单词（字）概率，如下图
接下来，我们再看看得到这三个矩阵后，如何使用
这里长度为 7，一共有 4^7 条路径，我们选择其中一条最优路径作为最终结果
但这种选最优的方法的计算复杂度是随着文本长度呈指数增长的，我们需要更好的算法，比如 维特比算法
维特比算法：其实就是不断剪枝，每一个全连接层只保留最优的四条路径，直到最后。这样最终得到的路径只有四条。
最后在这四条里选择最优的路径
这篇关于(done) NLP+HMM 协作，还有维特比算法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
