状态值也就是我们要求的值,在HMM模型中文分词中,我们的输入是一个句子(也就是观察值序列),输出是这个句子中每个字的状态值。 2.3.3 初始状态概率分布(InitStatus ) 如: B -0.26268660809250016 E -3.14e+100 M -3.14e+100 S -1.4652633398537678 数值是对概率值取【对数】之后的结果(可以让概率【相乘】的计算...
(即用极大似然估计的方法估计参数,Baum-Welch,EM算法) HMM模型在中文分词中的应用 在中文分词中,我们经常用sbme的字标注法来标注语料,即通过给每个字打上标签来达到分词的目的,其中s表示single,代表单字成词;b表示begin,代表多字词的开头;m表示middle,代表三个及以上字词的中间部分;e表示end,表示多字词的结尾。这...
HMM中文分词 林俊晖 ZTEHMM语言模型中文分词 jupyter 数据集 数据集介绍 icwb2-data 数据集是由北京大学、香港城市大学、台湾 CKIP, Academia Sinica 及中国微软研究所联合发布的数据集,用以进行中文分词模型的训练。其中 AS 和 CityU 为繁体中文数据集,PK 和 MSR 为简体中文数据集。 使用语料 pku_training.utf8...
状态集、观测集、初始状态分布、状态转移矩阵、发射矩阵。 1、状态集 (B, M, E, S),B代表该字是词语中的起始字,M代表是词语中的中间字,E代表是词语中的结束字,S则代表是单字成词。 2、观测集 就是所有汉字(东南西北你我他…),甚至包括标点符号所组成的集合。 在HMM模型中文分词中,输入是一个句子(也就...
HMM分词 在(1)中我们已经讨论过基于字分词,是如何将分词转换为标签序列问题,这里我们简单阐述下HMM用于分词的相关概念。将状态值集合Q置为{B,E,M,S},分别表示词的开始、结束、中间(begin、end、middle)及字符独立成词(single);观测序列即为中文句子。比如,“今天天气不错”通过HMM求解得到状态序列“B E B E...
一、中文分词问题 中文分词是自然语言处理中一个最基础的问题,就是一段话怎么切分。比如: 今天的天气怎么样 可以按如下方式分词 今天\天气\怎么样 这样一个任务交给机器自动切分,很容易想到基于词典的匹配,但是匹配会面临如下问题: 词典需要人工不停录入,否则没法识别新词。这也就是机器学习中一直强调的泛化能力; 不...
HMM是一种基于统计的模型,用于建模具有隐含状态的序列数据。在中文分词任务中,HMM将文本视为一个观测序列,其中每个观测代表一个字或一个词,而隐藏的状态则代表该字或词的标签,如“B”表示词的开始,“M”表示词的中间,“E”表示词的结尾,“S”表示单字成词。HMM通过学习观测序列和隐藏状态之间的转移概率和发射概...
Viterbi算法进行分词 + View Code 一阶HMM中文分词 一阶HMM的模型参数就是二阶HMM模型中的PI、A1、B1。 + View Code 对比一下一阶和二阶HMM分词的效果: 左边是二阶,右边是一阶。目测上去似乎是伯仲之间,至少我们写二阶HMM代码的effort并没有paid off。
1. 定义一个类,HmmModel。 2. 类中定义属性,分词状态self.STATE,状态转移矩阵self.A_dict,发射矩阵self.B_dict,初始矩阵self.Pi_dict。 3. 类中函数load,先加载序列化的中...