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文檔簡介

隱馬爾科夫模型本課程將介紹隱馬爾科夫模型的原理、應(yīng)用和實(shí)例。簡介1什么是隱馬爾科夫模型？一種統(tǒng)計(jì)模型，用于描述含有隱含未知參數(shù)的馬爾科夫過程。2HMM的應(yīng)用場景語音識別、手寫識別、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域。原理1馬爾科夫過程一種基于概率的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型，下一個(gè)狀態(tài)僅與當(dāng)前狀態(tài)有關(guān)。2定義HMM由觀察序列和未知的隱含狀態(tài)序列組成，可以用于概率計(jì)算、狀態(tài)序列預(yù)測、模型參數(shù)學(xué)習(xí)。3三個(gè)問題一、概率計(jì)算：給定模型和觀察序列，計(jì)算該序列的概率。二、狀態(tài)序列預(yù)測：已知觀察序列和模型，預(yù)測未知的狀態(tài)序列。三、模型參數(shù)學(xué)習(xí)：已知觀察序列，使得該序列下的模型參數(shù)最優(yōu)。模型結(jié)構(gòu)HMM由初始狀態(tài)概率、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和觀測概率構(gòu)成。學(xué)習(xí)HMM模型從有標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型參數(shù)，用于詞性標(biāo)注等任務(wù)。估計(jì)HMM模型從無標(biāo)注數(shù)據(jù)中估計(jì)模型參數(shù)，用于關(guān)鍵詞檢測等任務(wù)。實(shí)例HMM在詞性標(biāo)注中的應(yīng)用可以將不同詞性看做不同的隱狀態(tài)，對未知詞性的單詞進(jìn)行標(biāo)注。HMM在語音識別中的應(yīng)用將語音信號看作觀察序列，將不同的詞語看作不同的狀態(tài)，進(jìn)行識別。HMM在自然語言處理中的應(yīng)用用于語言模型的建立、文本分類、信息抽取等任務(wù)。總結(jié)1HMM的優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：模型表達(dá)能力強(qiáng)，能夠處理一些復(fù)雜的實(shí)際問題。缺點(diǎn)：模型參數(shù)估計(jì)不夠準(zhǔn)確，容易出現(xiàn)過擬合。2HMM的未

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