1、python代码实现: #-*- coding: UTF-8 -*-importnumpy as npdefForward(trainsition_probability,emission_probability,pi,obs_seq):""":param trainsition_probability:trainsition_probability是状态转移矩阵 :param emission_probab
#写在前面 老习惯,正文之前瞎扯一通。HMM学了很久,最初是在《统计学自然语言处理》里面就学到了相关内容,并且知道HMM CRF一直都是NLP比较底层比较基础且较为有效的算法模型(虽然感觉还是挺难的),之前仅仅局限在了解前向算法和维特比算法上。也没有去写代码,只知道
HMM学了很久,最初是在《统计学自然语言处理》里面就学到了相关内容,并且知道HMM CRF一直都是NLP比较底层比较基础且较为有效的算法模型(虽然感觉还是挺难的),之前仅仅局限在了解前向算法和维特比算法上。也没有去写代码,只知道个大概思路。最近从52nlpHMM系列讲解再次入手,结合多篇博客、github项目以及李航的《统计...
1、python代码实现: #-*- coding: UTF-8 -*-importnumpy as npdefForward(trainsition_probability,emission_probability,pi,obs_seq):""":param trainsition_probability:trainsition_probability是状态转移矩阵 :param emission_probability: emission_probability是发射矩阵 :param pi: pi是初始状态概率 :param ob...