Question

我尝试定义一个隐藏的马尔可夫模型，并使用维特比算法（https://en.wikipedia.org/wiki/Viterbi_algorithm）预测给定的单词序列是否正确。为了帮助理解，我试图定义模型参数：

语料库中的字母为abbd。从这个我定义：

states : a,b,b,d

trans_p (transition probabilities) : 
There are
 a : 1/4
 b : 2/4
 d : 1/4

emit_p (emission probabilities) : 
 count(a->b) / count(a) = 1/1 = 1
 count(b->b) / count(b) = 1/2 = 1/2
 count(b->d) / count(b) = 1/2 = 1/2

以上是否正确？

我是否需要为d定义转换概率？我是否需要定义b->a＆amp;的排放概率？ b->d？

我还提到： https://stats.stackexchange.com/questions/212961/calculating-emission-probability-values-for-hidden-markov-model-hmm帮助确定排放概率。

Answer 1

我认为您将排放概率与转移概率混淆。定义HMM时，需要定义

一组（隐藏）状态，一组可观察对象，
描述从一个空间到下一个空间的概率的状态转移矩阵
描述观察一个概率的发射概率从给定（隐藏）状态可观察到的
初始状态概率矢量描述你在给定的开始概率是多少状态。

如果他们在你的语料库里，我想a，b和d是你的观察者，而不是你的状态。您需要定义相关状态才能完成HMM。如果您可以观察状态，那么您的Markov模型不会被隐藏，它是一个普通的Markov模型，并且不需要Viterbi算法

为单词定义隐马尔可夫模型

1 个答案: