黄金分割法matlab源代码-Classification-HMMs:用于分类任务的最新隐马尔可夫模型框架

黄金分割法matlab源代码用于分类任务的最新隐马尔可夫模型框架。 论文代码 使用隐马尔可夫模型的新颖且可解释的架构进行情感分析（2021）。 入门 介绍 各种各样的体系结构和参数可用于训练隐马尔可夫模型。 一种传统的体系结构，称为“方法A”。 一种表示为“方法B”的体系结构，其中通过利用一组标签和观察值来为数据中的每个类别y训练一个受监管的HMM。 这些标签可以采用任何形式，例如句子标签，短语标签甚至单词标签。 例如，一组数据包含n个文档，每个文档由一组句子S组成，这些句子S形成顺序向量： d = [ s 1 ，s 2 ，...，s n ]。 上述句子中的每个句子都带有标签x 。 一组模型。 依存关系 Python版本： Python >= 3.6 Baum-Welch，最大后验，Viterbi算法和其他基线组件所需： pomegranate >= 0.11.0 标记算法和不同于我自己的替代高阶实现所必需的： SimpleHOHMM >= 0.3.0 k折交叉验证模块和性能指标所需： scikit-learn >= 0.20.3 绘制模型性能所需的： matplotlib n-gra