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[文本挖掘] 4 jieba分词原理3: Viterbi维特比算法
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[文本挖掘] 4 jieba分词原理3: Viterbi维特比算法 隐马尔可夫模型,HMM,状态序列,观测序列,奇次马尔可夫假设,观测独立性假设,预测问题(解码问题) ,状态转移概率/矩阵,观测概率矩阵(发射矩阵),初始状态概率向量,最优路径,最大概率路径,jieba 参考资料: 《统计学习方法》李航 Jieba:https://github.com/fxsjy/jieba def viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p): V = [{}] # 存储最大概率 path = {} # 存储路径 # (1)初始化 for y in states: V[0][y] = start_p[y] * emit_p[y].get(obs[0], 0) path[y] = [y] # (2)递推 for t in range(1, len(obs)): V.append({}) newpath = {} # 对于每个状态 y for y in states: em_p = emit_p[y].get(obs[t], 0) # (3)终止 (prob, state) = max([(V[t-1][y0] * trans_p[y0].get(y, 0) * em_p, y0) for y0 in states]) V[t][y] = prob newpath[y] = path[state] + [y] path = newpath # 在最后一个时间步找到最大概率的状态 (prob, state) = max((V[len(obs) - 1][y], y) for y in states) return (prob, path[state]) # 定义观测序列、状态集合、初始概率、转移概率和发射概率 obs = ['运动鞋', '拖鞋', '高跟鞋'] # 观测序列 states = ['和善', '邪恶'] # 状态集合 start_p = {'和善': 0.5, '邪恶': 0.5} # 初始概率 trans_p = { '和善': {'和善': 0.7, '邪恶': 0.3}, # 转移概率 '邪恶': {'和善': 0.5, '邪恶': 0.5},} emit_p = { '和善': {'高跟鞋': 0.8, '运动鞋': 0.1, '拖鞋': 0.1}, # 发射概率 '邪恶': {'高跟鞋': 0.2, '运动鞋': 0.3, '拖鞋': 0.5}} # 使用 Viterbi 算法进行老板的状态预测 prob, path = viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p) print("最可能的老板状态路径:", path) print("对应的概率:", prob)
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