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隐马尔可夫模型及其在自动词类标注中的应用-燕山大学学报
37 卷 4 期 燕山大学学报 Vol. 37 No. 4 20 13 7 Journal of Yanshan University July 2013 年 月 文章编号：1007-791X (2013) 04-0283-16 隐马尔可夫模型及其在自动词类标注中的应用 * 冯志伟 （杭州师范大学 外国语学院，浙江 杭州 310036） 摘 要：介绍了马尔可夫对 《欧根·奥涅金》的数学研究，说明了语言的使用是一个随机过程，通过天气事件 的实例对马尔可夫链和隐马尔可夫模型进行了数学描述，最后应用隐马尔可夫模型来解决自然语言处理中的自 动词类标注问题。 关键词：随机过程；马尔可夫链；隐马尔可夫模型；自动词类标注 中图分类号：TP391.1 文献标识码：A DOI：10.3969/j .issn.1007-791X .2013.04.001 0 引言 本文首先介绍马尔可夫链(Markov chain) ，然 HMM 后介绍隐马尔可夫模型 （ ）、向前算法和更加 在自然语言处理（natural language processing） Viterbi algorithm 形式化的韦特比算法 （ ），并说明 中，当进行自动词类标注（automatic part-of-speech HMM 在自动词性标注中的应用。 tagging ，或者automatic POS tagging）的时候，序 列中每一个单词都被指派一个词类的标记，也就是 1 马尔可夫链 把每一个单词归入一定的词类标记的类别，这实际 上就是一个序列分类（sequence classification）问 1913 A. 早在 年，俄国著名数学家马尔可夫 （ 题。因此，通常把自动词类标注看成是一个序列分 A. Markov . . 1856-1922) ，俄文为 ， [1] 类的问题 。 就注意到语言符号 现概率之间的相互影响，他试 图以语言符号的 现概率为实例，来研究随机过程 如果把语言看成是由不同表示层面上的序列 的数学理论。 组成的，那么，在很多地方都会遇到这样的序列分 类问题。在计算语言学中，除了自动词类标注之 马尔可夫的主要研究领域在概率和统计方面。 外，还使用序列分类模型来进行语音识别、句子切
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