这一部分摘自我这学期在电子工程与计算机(Electrical Engineering and Computer Science, EECS)所修的自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的课程的课堂笔记。所关注的内容是自然语言处理中的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)。 那么我们开始吧。 目录 隐马尔可夫模型的前身:马尔可夫模型 隐马尔可夫模型引...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>print(sentences[:3]) [ [('据悉', 'v'), (',', 'w'), ('在', 'p'), ('’', 'w'), ('97', 'm'), ('中国', 'ns'), ('旅游年', 'n'), ('基础', 'n'), ('上', 'f'), ('推出', 'v'), ('的', 'u')...
close_v = close_v[-26:] hidden_states = model.predict(X) hidden_states 1. 2. 3. 4. 5. 6. AI检测代码解析 array([0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]) 1. 2. AI检测代码解析 means_ 1. AI检测代码解析 ...
In [2] import pickle class HmmModel: def __init__(self): # 分词状态 self.STATE = {'B', 'M', 'E', 'S'} # 状态转移矩阵 self.A_dict = {} # 发射矩阵 self.B_dict = {} # 初始矩阵 self.Pi_dict = {} # 加载数据 先加载模型数据,没有就读取语料库重新训练 def load(self, mo...
本文来自公众号“AI大道理” GMM-HMM建模能力有限,无法准确的表征语音内部复杂的结构,所以识别率低。 随着深度学习的崛起,研究人员将其逐步应用于语音识别中。 最开始便是DNN代替了GMM来进行观察状态概率的输出,实现DNN-HMM声学模型框架,大大提高了识别率。 1 GMM-HMM与DNN-HMM对比 DNN-HMM用DNN替换了GMM来对.....
[key] = value #将3个概率矩阵保存至json文件 model = 'hmm_model.json' if os.path.exists(model): #如果存在旧文件则删除 os.remove(model) f = open(model, 'a+') # 重新训练的文件 f.write(json.dumps(trans_prob) + '\n' + json.dumps(emit_prob) + '\n' + json.dumps(init_prob))...
HMM 的全称是 Hidden Markov Model,中文是隐马尔可夫模型。 HMM 有四个重要的概念:观测值(observation)、隐藏状态(hidden)、转换概率(transition probability)和输出概率(emission probability)。如下图所示,让我们来一一剖析。 以女友角度出发, 观测值- 就是能观测到的。比如男友的心情是高兴(H)还是烦躁(G) ...
self, file_model): for words, states in tqdm(zip(self.all_texts, self.all_states)): # 按行读取文件, 调用3个矩阵的求解函数 words = words.split(" ") # 在文件中 都是按照空格切分的 states = states.split(" ") self.cal_init_matrix(states[...
HMM(Hidden Markov Model) HMM定义 上图为HMM的贝叶斯网络,【不可观察的前提下,都不独立,不满足条件独立判定条件(tail-to-tail)】 隐马尔科夫模型(HMM, Hidden Markov Model)可用于标注问题,在语音识别、NLP、生物信息、模式识别等领域被实践证明是有效的算法。 &......
目录CONTENT 6.1不确定性的时序模型 与时间相关的不确定性推理问题：–––控制系统的状态估计；语音识别；视频序列中的移动对象跟踪；•某个秘密地下设施的警卫，推测今天会不会下雨。唯一可观测的是主管进来时是否带雨伞。时间片 Rain1Rain2RaintRaint+1 动态系统，系统的状态随时间变化而变化；不...