https://www.cnblogs.com/Denise-hzf/p/6612212.html 一.隐含马尔可夫模型(Hidden Markov Model) 1.简介 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的,而是美国数学家鲍姆提出的,隐含马尔可夫模型的训练方法(鲍姆-韦尔奇算法)也是以他名字命名的.隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速.有效的方法. 2.马尔可夫假设 随机过程中各个状态St的概率分布,只与它的前一个状态St-1有关,即P(St|S1,S2

HMM:隐式马尔可夫链   HMM的典型介绍就是这个模型是一个五元组: 观测序列(observations):实际观测到的现象序列 隐含状态(states):所有的可能的隐含状态 初始概率(start_probability):每个隐含状态的初始概率 转移概率(transition_probability):从一个隐含状态转移到另一个隐含状态的概率 发射概率(emission_probability):某种隐含状态产生某种观测现象的概率 HMM模型可以用来解决三种问题: 参数(StatusSet

看懂这个算法,首先要了解序列标注任务     QQ522414928 可以在线交流 大体做一个解释,首先需要4个矩阵,当然这些矩阵是取完np.log后的结果, 分别是:初始strat→第一个字符状态的概率矩阵,转移概率矩阵,发射概率矩阵,最后一个字符状态→end结束的概率矩阵, 这些概率矩阵可以是通过统计得到,或者是LSTM+crf这种训练迭代得到.  zero_log 指的是在统计中发射概率没有的情况下用这个很小的值来代替,lstm+crf中应该不会出现不存在的发射概率. 然后看代码 一个矩阵

1. HMM背景 0x1:概率模型 - 用概率分布的方式抽象事物的规律 机器学习最重要的任务,是根据一些已观察到的证据(例如训练样本)来对感兴趣的未知变量(例如类别标记)进行估计和推测. 概率模型(probabilistic model)提供了一种描述框架,将学习任务归结于计算未知变量的概率分布,而不是直接得到一个确定性的结果. 在概率模型中,利用已知变量推测未知变量的分布称为“推断(inference)”,其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布. 具体来说,假定所关心的变量集合为

把语音分割为计算发音质量测度所需要的小单元时候,需要进行Viterbi对齐 Viterbi,在htk和sphinx中,也被称作token passing model Viterbi解码图是 状态数Sm(所有状态)*时间长度(帧长度)On大小 Viterbi是对一个非常大的HMM(多个音素HMM的组合,可能是所有音素HMM的组合)进行解码 Viterbi解码,输入是On长度的帧,输出是一个状态序列,然后可以对应一个HMM 一个HMM可以代表无数个状态序列,因为其中有自环 Token passing

按照网上的代码,自己敲了一下,改了一点点,理解加深了一下. 还有训练HMM的EM算法没看懂,下次接着看: 参考连接:http://www.cnblogs.com/hanahimi/p/4011765.html # -*- coding: utf-8 -*- ''' function: 根据网上的代码,学习实现 HMM,前向计算概率,后向预测状态序列,学习算法参数 date: 2017.8.9 ''' import numpy as np class HMM(object): ""&qu

一.前言:词性标注 二.经典维特比算法(Viterbi) 三.算法实现 四.完整代码 五.效果演示: 六.总结 一.前言:词性标注 词性标注(Part-Of-Speech tagging, POS tagging),是语料库语言学中将语料库中单词的词性按其含义和上下文内容进行标记的文本数据处理技术.词性标注可以由人工或特定算法完成,使用机器学习(machine learning)方法实现词性标注是自然语言处理(NLP)的研究内容.常见的词性标注算法包括隐马尔可夫模型(Hidden Markov

Xue & Shen '2003 [2]用两种序列标注模型--MEMM (Maximum Entropy Markov Model)与CRF (Conditional Random Field)--用于中文分词:看原论文感觉作者更像用的是maxent (Maximum Entropy) 模型而非MEMM.MEMM是由McCallum et al. '2000 [1]提出MEMM,针对于HMM的两个痛点:一是其为生成模型(generative model),二是不能使用更加复杂的feature.

最近针对之前发表的一篇博文<Deep Learning 在中文分词和词性标注任务中的应用>中的算法做了一个实现,感觉效果还不错.本文主要是将我在程序实现过程中的一些数学细节整理出来,借此优化一下自己的代码,也希望为对此感兴趣的朋友提供点参考.文中重点介绍训练算法中的模型参数计算,以及 Viterbi 解码算法. 相关链接: <Deep Learning 在中文分词和词性标注任务中的应用> <Deep Learning for Chinese Word Segmentation

三个月之前 NLP 课程结课,我们做的是命名实体识别的实验.在MSRA的简体中文NER语料(我是从这里下载的,非官方出品,可能不是SIGHAN 2006 Bakeoff-3评测所使用的原版语料)上训练NER模型,识别人名.地名和组织机构名.尝试了两种模型:一种是手工定义特征模板后再用CRF++开源包训练CRF模型:另一种是最近两年学术界比较流行的 BiLSTM-CRF 模型. 小白一枚,简单介绍一下模型和实验结果,BiLSTM-CRF 模型的数据和代码在GitHub上. 命名实体识别(Named

1. 概述条件随机场(Conditional Random Field, CRF)是概率图模型(Probabilistic Graphical Model)与区分性分类( Discriminative Classification)的一种接合,能够用来对“结构预测”(structured prediction,e.g. 序列标注)问题进行建模. 如图1,论文 [1] 阐释了 CRF 与其他模型之间的关系. 图1. CRF 与 其他机器学习模型对比[src] 本文我们重点关注输入结点独立的“线性链

THULAC是一款相当不错的中文分词工具,准确率高.分词速度蛮快的:并且在工程上做了很多优化,比如:用DAT存储训练特征(压缩训练模型),加入了标点符号的特征(提高分词准确率)等. 1. 前言 THULAC所采用的分词模型为结构化感知器(Structured Perceptron, SP),属于两种CWS模型中的Character-Based Model,将中文分词看作为一个序列标注问题:对于字符序列\(C=c_1^n\),找出最有可能的标注序列\(Y=y_1^n\).定义score函数\(S(

CoreNLP是由斯坦福大学开源的一套Java NLP工具,提供诸如:词性标注(part-of-speech (POS) tagger).命名实体识别(named entity recognizer (NER)).情感分析(sentiment analysis)等功能. 1. 前言 CoreNLP也有中文分词,基于CRF模型: \[ P_w(y|x) = \frac{exp \left( \sum_i w_i f_i(x,y) \right)}{Z_w(x)} \] 其中,\(Z_w(x)\)为

本文先对FCN的会议论文进行了粗略的翻译,使读者能够对论文的结构有个大概的了解(包括解决的问题是什么,提出了哪些方案,得到了什么结果).然后,给出了几篇博文的连接,对文中未铺开解释的或不易理解的内容作了详尽的说明.最后给出了FCN代码的详解(待更新). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 用于语义分割的全卷积网络 摘要 卷积网络是可以产生具有层次结构的特征的强大的视觉模型.我们展示了只通过由端到端,像素像素训练的卷积网络进

LTP是哈工大开源的一套中文语言处理系统,涵盖了基本功能:分词.词性标注.命名实体识别.依存句法分析.语义角色标注.语义依存分析等. [开源中文分词工具探析]系列: 开源中文分词工具探析(一):ICTCLAS (NLPIR) 开源中文分词工具探析(二):Jieba 开源中文分词工具探析(三):Ansj 开源中文分词工具探析(四):THULAC 开源中文分词工具探析(五):FNLP 开源中文分词工具探析(六):Stanford CoreNLP 开源中文分词工具探析(七):LTP 1. 前言 同TH

CoreNLP是由斯坦福大学开源的一套Java NLP工具,提供诸如:词性标注(part-of-speech (POS) tagger).命名实体识别(named entity recognizer (NER)).情感分析(sentiment analysis)等功能. [开源中文分词工具探析]系列: 开源中文分词工具探析(一):ICTCLAS (NLPIR) 开源中文分词工具探析(二):Jieba 开源中文分词工具探析(三):Ansj 开源中文分词工具探析(四):THULAC 开源中文分词工具

http://blog.csdn.net/pirage/article/details/53424544 分词原理 本小节内容参考待字闺中的两篇博文: 97.5%准确率的深度学习中文分词(字嵌入+Bi-LSTM+CRF) 如何深度理解Koth的深度分词? 简单的说,kcws的分词原理就是: 对语料进行处理,使用word2vec对语料的字进行嵌入,每个字特征为50维. 得到字嵌入后,用字嵌入特征喂给双向LSTM, 对输出的隐层加一个线性层,然后加一个CRF就得到本文实现的模型. 于最优化方法,文本

AI(人工智能)技术已经广泛应用于美团的众多业务,从美团App到大众点评App,从外卖到打车出行,从旅游到婚庆亲子,美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索.推荐.广告.风控.智能调度.语音识别.机器人.无人配送等多个领域,帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验,帮大家吃得更好,生活更好. 基于AI技术,美团搭建了世界上规模最大,复杂度最高的多人.多点实时智能配送调度系统:基于AI技术,美团推出了业内第一款大规模落地的企业应用级语音交互产品,为50万骑手配备了智能语

https://www.zhihu.com/question/51435499 来源:知乎著作权归作者所有. 国立台湾大学的李宏毅教授在其机器学习课程中有讲到深度神经网络的 End-to-end Learning,具体可参看其课件或课程视频的后半部分: 课件:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/Why%20deep%20(v2).pdf 视频:https://www.youtube.com/watch?v=XsC

引言: Tensorflow大名鼎鼎,这里不再赘述其为何物.这里讲描述在安装python包的时候碰到的“No matching distribution found for tensorflow”,其原因以及如何解决. 简单的安装tensorflow这里安装的tensorflow的cpu版本,gpu版本可以自行搜索安装指南,或者参考如下指令: pip3 install tensorflow #cpu 这里使用的python 3.6.3版本. pip3 install tensorflow-gpu

2019-08-26 17:19:58 1)聊实习项目 2)代码题,二维数组中的查找某个target 3)讲一些最能体现创新能力的工作,而不是一些工程上的实现 4)讲论文可以从哪些方面做创新点,文本生成的结果怎么排序 5)部门是做任务型聊天机器人的     第一个开始面试的公司,一开始没找内推,被互娱的组捞了. 3.8 一面,聊项目,然后计算机基础(dns),最后一道算法题,比较愉快.面完两小时接到电话邀请二面,时间定在3.12(这里可能时间定太晚了?) 3.12 二面,项目+一道算法,但还是准