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文件名称：Markov模型计算词性标记序列的概率-隐马尔可夫模型及其在自然语言处理中的应用
文件大小：642KB
文件格式：PPT
更新时间：2021-04-24 15:05:58
隐马尔可夫 自然语言处理
Markov模型计算词性标记序列的概率
S = 美国/N 总统/n 奥巴马/N 非常/ad 愿意/vi 来/vt 中国/N 访问/vt （假设一个语料集存在6种词性，S是其中的一个句子）
状态转移矩阵为：
P(12164313) = P(3|1)P(1|3)P(3|4)P(4|6)P(6|1)P(1|2)P(2|1)P(1)
= 0.3×0.2×0.2×0.25×0.1×0.05×0.1×1
= 1.5×10-6
状态1：N 专有名词
状态2：n 普通名词
状态3：vt 及物动词
状态4：vi 不及物动词
状态5：adj 形容词
状态6：adv 副词