从hmm nltk获取过渡概率，发射（输出）概率和初始概率

Question

我已经成功实现了用NLTK HMM Tagger库中的pos标记实现隐藏的markov模型，现在我想知道在标记过程中对每个单词，标记使用的每种概率。根据我的读物，有转移概率，发射概率，初始起始概率和标签的概率。如何获得这些概率？

我搜索了互联网，但找不到它。我想用自己的计算来验证标记结果，如果我每个词和标记的概率一一计算，那么这会太多，因为我的语料库很大。

Answer 1

我假设您正在使用NLTK 3.3中的HiddenMarkovModelTagger类。

您可以看到源here。

使用它，我们可以看到对象中包含以下字段：

def __init__(self, symbols, states, transitions, outputs, priors, transform=_identity):
        self._symbols = unique_list(symbols)
        self._states = unique_list(states)
        self._transitions = transitions
        self._outputs = outputs
        self._priors = priors
        self._cache = None
        self._transform = transform

这可能是解决您问题的方法。