1,隱馬爾可夫模型
隱馬爾可夫模型(HMM)是壹種結構最簡單的動態貝葉斯網絡,是壹種特別著名的有向圖結構。主要用於時間序列數據建模,廣泛應用於語音識別、自然語言處理等領域。
在分詞算法中,隱馬爾可夫經常被用作發現新詞的算法。通過海量數據學習,可以逐壹識別人名、地名、網絡新詞,具有廣泛的應用場景。
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基礎理論
隱馬爾可夫模型是馬爾可夫鏈的壹種,它的狀態不能直接觀測,但可以通過觀測向量的序列來觀測。每個觀測向量通過某種概率密度分布表示各種狀態,每個觀測向量由壹個對應概率密度分布的狀態序列生成。
因此,隱馬爾可夫模型是壹個雙隨機過程——具有壹定數量狀態和壹組顯式隨機函數的隱馬爾可夫鏈。自20世紀80年代以來,HMM被應用於語音識別,並取得了巨大的成功。
90年代,HMM也被引入到計算機字符識別和移動通信的核心技術“多用戶檢測”中。HMM在生物信息學、故障診斷等領域也有應用。
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