隐马尔科夫模型及其在NLP中的应用指南

隐马尔可夫模型(HMM)是一种统计模型,也用于机器学习。它可以用来描述取决于内部因素的可观察事件的演变,而这些因素是无法直接观察到的。这是一类概率图形模型,允许我们从一组观察到的变量中预测一串未知的变量。在这篇文章中,我们将详细讨论隐马尔可夫模型。我们将了解它可以使用的背景,我们也将讨论它的不同应用。我们还将讨论HMM在PoS标签中的使用和python的实现。文章中所涉及的主要内容如下。

小木 317 HMM/机器学习/隐马尔科夫模型