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隐马尔可夫模型及其在自然语言处理中的应用
隐马尔可夫模型及其在自然语言处理中的应用
隐马尔可夫
自然语言处理
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此ppt为学习隐马尔可夫模型的重要资料，对初学者提供很好的参考。
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通过对马尔可夫模型进行深入的分析的基础上对隐马尔科夫模型做了详细的讨论，对马尔科夫模型在语音识别、疾病分析等方面的应用做了介绍，同时针对隐马尔科夫模型在估值问题、解码问题和学习问题等经典问题上的应用做了研究。最后讨论了马尔科夫模型其隐马尔可夫模型的缺陷，并提出相关的改进建议。
信念马尔可夫模型及其应用
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马尔科夫链并不能反映对象状态的不确定性，并且当状态划分边界过于清晰时，状态转移情况变量为了保持状态转移的稳定性以及能够有效地表示和处理对象状态的不确定性，本文提出了一种信度马尔科夫模型。的不确定性，将对象的所有状态归类为一个识别框架，建立基本随机分配函数，然后生成一个命题转移概率矩阵，最后根据对象的当前状态得到将来的状态。模型是对经典马尔科夫链的推广，向下兼容了它的性质。实例表明，新模型克服了上述
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自然语言处理计算模型是一本难得的好的参考书，值得一看~
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隐马尔柯夫模型，在自然语言处理，语音识别，中文分词，以及编译技术方面都有广泛的应用。
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隐马尔可夫模型与语音识别
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