自然语言处理讲师NLP培训讲师叶梓:人工智能之最新NLP自然语言处理技术与实战-21

本文主要是介绍自然语言处理讲师NLP培训讲师叶梓:人工智能之最新NLP自然语言处理技术与实战-21,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

接上一篇

P46-P47

形式化定义

  • Q是所有可能的状态的集合,V是所有可能的观测的集合. 
    Q={q1,...,qN},V={v1,...,vM} 其中,N是可能的状态数,M是可能的观测数
  • S是长度为T的状态序列,O是对应的观测序列. 
    S=(S1,...,ST),O=(o1,...,oT)
  • A状态转移矩阵: 
    A=[aij]N×N        其中,aij=P(it+1=qj|it=qi),i=1,...,N; j=1,...,N 
    是在时刻t处于状态qi的条件下在时刻t+1转移到状态qj的概率
  • B观测概率矩阵: 
    B=[bj(k)]N×M         其中, bj(k)=P(ot=vk|it=qj),k=1,...,M; j=1,...,N 
    是在时刻t处于状态qj的条件下生成观测vk的概率.
  • π初始状态概率向量: 
    π=(πi)        其中, πi=P(i1=qi),i=1,...,N 是时刻t=1处于状态qi的概率.

 

Markov

 

有限的状态集合:

 

状态转移可能性矩阵:

初始状态概率向量:


未完,下一篇继续 

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