维特专题

自然语言处理-应用场景-问答系统（知识图谱）【离线：命名实体识别（BiLSTM+CRF＞维特比算法预测）、命名实体审核（BERT+RNN）；在线：句子相关性判断（BERT+DNN）】【Flask部署】

一、背景介绍什么是智能对话系统？随着人工智能技术的发展, 聊天机器人, 语音助手等应用在生活中随处可见, 比如百度的小度, 阿里的小蜜, 微软的小冰等等. 其目的在于通过人工智能技术让机器像人类一样能够进行智能回复, 解决现实中的各种问题. 从处理问题的角度来区分, 智能对话系统可分为: 任务导向型: 完成具有明确指向性的任务, 比如预定酒店咨询, 在线问诊等等.非任务导向型:

自然语言处理-应用场景-聊天机器人(二)：Seq2Seq【CHAT/闲聊机器人】--＞ BeamSearch算法预测【替代 “维特比算法” 预测、替代 “贪心算法” 预测】

在项目准备阶段我们知道，用户说了一句话后，会判断其意图，如果是想进行闲聊，那么就会调用闲聊模型返回结果。目前市面上的常见闲聊机器人有微软小冰这种类型的模型，很久之前还有小黄鸡这种体验更差的模型常见的闲聊模型都是一种seq2seq的结构。一、准备训练数据单轮次的聊天数据非常不好获取，所以这里我们从github上使用一些开放的数据集来训练我们的闲聊模型数据地址：https://gi

小白给小白详解维特比算法（二）

转载自： https://blog.csdn.net/athemeroy/article/details/79342048 本文致力于解释隐含马尔科夫模型和上一篇我们提到的篱笆网络的最短路径问题的相同点和不同点，尽量通俗易懂但是也有些必要的公式。如果你有数学恐惧症，请无视所有的“注”。我的概率论学的很烂，如果“注”里面有错误，请务必直接喷，不要留情，谢谢！隐马尔科夫模型（HMM）和篱笆网络（神

小白给小白详解维特比算法（一)

转载自： https://blog.csdn.net/athemeroy/article/details/79339546 篱笆网络Lattice的最短路径问题初见HMM求解状态序列用到的维特比算法时，其实内心真的是崩溃的：数不尽的假设和公式，让人头昏脑涨的同时也击溃了自信心。但是仔细研究一下会发现其实问题蛮简单的，本文就致力于尝试用更通俗的方式解释一下维特比算法和它是如何运用在HMM求解状

基于MATLAB仿真的BCC卷积码维特比译码算法

🧑🏻个人简介：具有3年工作经验，擅长通信算法的MATLAB仿真和FPGA实现。代码事宜，私信博主，程序定制、设计指导。 🚀基于MATLAB仿真的BCC卷积码维特比译码算法目录 🚀1.BCC卷积码概述 🚀2.维特比译码算法 🚀2.1概述 🚀2.2算法核心思想 🚀2.3算法优缺点 🚀2.4应用实例 🚀2.5部分源代码和仿真截图 🚀1.BCC卷积

实体识别中，或序列标注任务中的维特比Viterbi解码

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

(done) NLP+HMM 协作，还有维特比算法

参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1aP4y147gA/?p=2&spm_id_from=pageDriver&vd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600 （这实际上是 “序列标注任务”） HMM 的训练和预测如下图训练过程：我们首先先给出一个语料文本，这个语料文本每个词组都分配了一个“词性”。在训练过程中

概率基础——维特比算法

概率基础——维特比算法维特比算法是一种用于求解隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）解码问题的动态规划算法。它能够高效地找到最有可能产生观测序列的隐藏状态序列，被广泛应用于语音识别、自然语言处理等领域。本篇博客将介绍维特比算法的理论基础以及Python实现，并通过例子解释其在实际问题中的应用。维特比算法的理论基础维特比算法通过动态规划的方式，利用前向概率递推地

机器学习---HMM前向、后向和维特比算法的计算

1. HMM import numpy as np# In[15]:class HiddenMarkov:def forward(self, Q, V, A, B, O, PI): # 使用前向算法N = len(Q) # 状态序列的大小M = len(O) # 观测序列的大小alphas = np.zeros((N, M)) # alpha值T = M # 有几个时刻，有几个观测序列

维特比算法(Viterbi)

维特比算法 (Viterbi algorithm) 是机器学习中应用非常广泛的动态规划算法，在求解隐马尔科夫、条件随机场的预测以及seq2seq模型概率计算等问题中均用到了该算法。实际上，维特比算法不仅是很多自然语言处理的解码算法，也是现代数字通信中使用最频繁的算法。（1）从点S出发，对于第一个状态X1的各个节点，不妨假定有n1个，计算出S到它们的距离d(S,X

[学习笔记] [机器学习] 12. [上] HMM 隐马尔可夫算法（马尔科夫链、HMM 三类问题、前后后向算法、维特比算法、鲍姆-韦尔奇算法、API 及实例）

学习目标：了解什么是马尔科夫链知道什么是 HMM 模型知道前向后向算法评估观察序列概率知道维特比算法解码隐藏状态序列了解鲍姆-韦尔奇算法知道 HMM 模型 API 的使用 1. 马尔科夫链学习目标：知道什么是马尔科夫链在机器学习算法中，马尔可夫链（Markov Chain）是个很重要的概念。马尔可夫链，又称离散时间马尔可夫链（Discrete-Time Markov Chai

前向/后向算法维特比算法

前向/后向算法： #include <map>#include <queue>#include <string>#include <math.h>#include <vector>#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <iostream>#include <string.h>#include <algorithm>usin

命名实体识别学习-从基础算法开始（01）-维特比算法

title: 命名实体识别学习-从基础算法开始-维特比算法 date: 2020-06-22 15:28:49 tags: 命名实体识别学习-从基础算法开始（01）-维特比算法文章目录命名实体识别学习-从基础算法开始（01）-维特比算法 Day1: 维特比算法HMM的小例子题目背景将问题抽象为一个HMM Python实现维特比算法手算维特比过程：伪代码：代码前期准备总

序列标注，维特比算法，中文分词（含代码）

使用深度学习进行中文自然语言处理之序列标注

了解维特比算法：通信系统和自然语言处理中解码的基石

一、介绍在数字通信和信号处理领域，维特比算法是一种革命性的纠错和解码方法。该算法以 1967 年推出的 Andrew Viterbi 的名字命名，已成为数字通信和自然语言处理领域的基础。本文旨在深入研究维特比算法的复杂性，探讨其理论基础、实际应用以及它对技术和信息理论的影响。在不确定的领域，维特比算法就像一盏明灯，将混乱的序列转化为有意义的路径。二、背景和理论基础

自然语言处理--基于HMM+维特比算法的词性标注

自然语言处理作业2--基于HMM+维特比算法的词性标注一、理论描述词性标注是一种自然语言处理技术，用于识别文本中每个词的词性，例如名词、动词、形容词等；词性标注也被称为语法标注或词类消疑，是语料库语言学中将语料库内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，使用机器学习方法实现词性标注是自然语言处理的研究内容。常见的词性标注算法包括隐

维特比 decode 算法 - 矩阵计算

def viterbi_decode(self, text):""":param text: 一段文本string:return: 最可能的隐状态路径"""# 得到序列长度seq_len = len(text)# 初始化T1和T2表格T1_table = np.zeros([seq_len, self.tag_size])T2_table = np.zeros([seq_len, self

维特比算法求解HMM上的最短路径

下面是我的理解一个东京的朋友每天根据天气{下雨，天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种，我每天只能在twitter上看到她发的推“啊，我前天公园散步、昨天购物、今天清理房间了！”，那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气。在这个例子里，显状态是活动，隐状态是天气。 states = ('Rainy', 'Sunny')observations = ('walk',

维特比译码器(Viterbi Decoder)硬件架构(一)--卷积码及编解码算法介绍

1. 卷积码(convolution code) 卷积码在无线通信里用的非常广泛，通常卷积码编码器开始工作前都要进行初始化，按编码器的初始状态不同可以分为两类： 1.1 末尾补零卷积码(Tail-bits)：通常卷积码编码器开始工作时都要进行初始化，编码开始前将编码器的所有寄存器单元都进行清零处理。而在编码结束时，需要添加0到码流末尾(Tailed Termination)，使编码器状态归

最短路径算法和维特比算法、HMM假设

最短路径计算分静态最短路计算和动态最短路计算。静态路径最短路径算法是外界环境不变，计算最短路径。主要有Dijkstra算法，A*（A Star）算法。动态路径最短路是外界环境不断发生变化，即不能计算预测的情况下计算最短路。如在游戏中敌人或障碍物不断移动的情况下，典型的有D*算法。 Dijkstra算法 Dijkstra算法是典型最短路算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点

维特比算法（HMM预测问题）与Python实现

1 前言这里介绍维特比算法，主要是其在解决HMM模型中预测问题中起到了很大得作用，之前也粗略介绍过维特比算法：维特比算法但是不是很详细，这里再详细介绍一下。HMM预测问题也称为解码(decoding)问题。已知模型 λ = ( A , B , π ) \lambda=(A,B,\pi) λ=(A,B,π)和观测序列 O = ( o 1 , o 2 , ⋯   , o T