Zay、Korb - HMM, OK! (Explicit)
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所以,对于MEMM,怎么去训练,怎么做序列标注呢?OK,大致是以下几步: step1. 先预定义特征函数f(i_t, i_{t-1}, o_{1:T}) step2. 在给定的数据上,训练模型,确定参数\lambda,即确定了MEMM模型 step3. 用确定的模型做序列标注问题(viterbi算法)或者序列求概率问题。
在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中,我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题,本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法,即已知模型和观测序列,求观测序列出现的概率。 1. 回顾HMM问题一:求观测序列的概率 首先我们回顾下HMM模型的问题一。这个问题是这样的。我们已知HMM模型的参数λ=(A,B,Π)。其中...
#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
Mumblebee - Hmm...Ok (Explicit)
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