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HMM-维特比算法

HMM-维特比算法(viterbi)

  • HMM回顾
  • 隐马科夫链解法:维特比算法(Viterbi)

HMM回顾

这个不知道的可以去看看HMM
最终的公式可以解释主要分为两个部分:

  • P(xi|yi),发射概率,字面意思是从一个词性中发射/生成出某一个单词的概率
  • P(yi|yi-1),转移概率,表示从一个词性转移到下一个词性的概率
    这两个概率都可以通过标注文档中统计得出

隐马科夫链解法:维特比算法(Viterbi)

维特比算法其思想就是动态规划,下面以HMM进行词性标注讲解维特比算法。
在这里插入图片描述

上图中,我们需要对 “natural language processing ( nlp )” 这句话进行词性标注。最终目标是找到下图所示的最优可能路径。
在这里插入图片描述

求解顺序:

  1. 在natural这个词中(第一列),我们要保留所有可能的词性,因为每个词性后边都可能出现最优路径,这里需要求的概率是P(“natural”|词性),这个是可以根据我们输入的训练集(文档)统计得出。
  2. 在第二列中,我们需要求解发射概率转移概率。例如JJ,我们可以分别求出JJ->NN,JJ->JJ,JJ->VB,JJ->LRB,JJ->RRB的转移概率以及P(“language”|词性)的发射概率,发射概率*转移概率值最大的路径即为JJ的最优路径,同理我们可以对所有的词性都求出的一个最优路径。大概样子就变成了如下图所示(示意图,嘻嘻)
    在这里插入图片描述

注:我们在这里求解发射概率与转移概率的乘积时,为了避免精度损失,通常会对其取对数
3. 重复第二步,则最终结果如下图所示(示意图,嘻嘻)
*
其实最终利用维特比算法得到了“词性”(量词)条路径,从中选出概率最大路径即可

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