基于统计机器学习命名实体识别技术研究(4)_毕业论文

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基于统计机器学习命名实体识别技术研究(4)

4。3 三个典型问题

隐马尔可夫模型可以解决三个典型问题:一是评估问题,已知模型参数,计算特定输出 序列的概率,通常使用 forward 算法或 backward 算法;二是解码问题,已知模型参数,寻找 最可能产生给出的输出序列的隐含状态序列,通常使用 Viterbi 算法[21];三是学习问题,已知 可观察层的序列,求最可能的状态转移概率、输出概率,即计算模型参数,通常使用 maximum likelihood 算法。本文中运用该模型来解决第二类解码问题。

4。4 解决问题的基本步骤

用隐马尔可夫模型来解决解码问题通常分为两步,如下: 第一步是通过训练样本构造隐马尔可夫模型,通过统计得出模型的各个参数。由最大似

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