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2025-02-17 12:43 本頁面
【正文】 HMM的罐子比喻(,1989) 基于 HMM的詞性標(biāo)注 ? 問題： 已知單詞序列 w1w2…w n，求詞性序列 c1c2…c n ? HMM模型： – 將詞性為理解為狀態(tài) – 將單詞為理解為輸出值 ? 訓(xùn)練： 統(tǒng)計(jì)詞性轉(zhuǎn)移矩陣 [aij]和詞性到單詞的輸出矩陣[bik] ? 求解 基于 HMM的詞性標(biāo)注 基于 HMM的詞性標(biāo)注 基于 HMM的詞性標(biāo)注 基于 HMM的詞性標(biāo)注 基于 HMM的詞性標(biāo)注 詞性轉(zhuǎn)移矩陣（用于轉(zhuǎn)移概率計(jì)算） 詞語詞性頻度表（用于輸出概率計(jì)算） 詞性頻度表 算法標(biāo)注示例 作業(yè)題 1. 下載并運(yùn)行 ICTCLAS系統(tǒng)，回答以下問題： 2. 自然語言處理（自然語言處理）是一個(gè)什么性質(zhì)的學(xué)科？ 3. 人類的語言有哪些性質(zhì)？ 4. 在理解語言上，人腦，電腦（機(jī)器）之間有沒有不可逾越的鴻溝？ 作業(yè)發(fā)到 (注明學(xué)號(hào) ) 不要使用附件。 滿足上述兩個(gè)假設(shè)的模型就叫 隱含馬爾可夫模型 。顯然，我們應(yīng)該在所有可能的語法片斷中找最有可能性的一個(gè)。同樣，在計(jì)算機(jī)中，如果我們要根據(jù)接收到的英語信息，推測(cè)說話者的漢語意思，就是 機(jī)器翻譯 ； 如果我們要根據(jù)帶有拼寫錯(cuò)誤的語句推測(cè)說話者想表達(dá)的正確意思，那就是 自動(dòng)糾錯(cuò) 。我們的喉嚨（聲帶），空氣，就是如電線和光纜般的信道。 s1， s2， s3...表示信息源發(fā)出的信號(hào)。八十年代李開復(fù)博士堅(jiān)持采用隱含馬爾可夫模型的框架， 開發(fā)了世界上首個(gè)大詞匯量連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng) Sphinx。復(fù)雜的語音識(shí)別問題通過隱含馬爾可夫模型能非常簡(jiǎn)單地被表述、解決，讓人不由感嘆數(shù)學(xué)模型之妙。結(jié)果數(shù)目不唯一時(shí)，該項(xiàng)指標(biāo)無效。 5. “處理文件 …” 按鈕 ：系統(tǒng)彈出打開文件的對(duì)話框，用戶選擇文本文件后，對(duì)文本文件進(jìn)行詞法分析，結(jié)果保留到一個(gè)以 _cla為結(jié)尾的臨時(shí)文本文件中。分詞正確率高達(dá) %(973專家評(píng)測(cè)結(jié)果 )，未登錄詞識(shí)別召回率均高于 90%，其中中國(guó)人名的識(shí)別召回率接近 98%。 語言的習(xí)得之謎 當(dāng)今的語言學(xué)界 （ 不管是中國(guó)還是全球的語言學(xué)界 ） 都承認(rèn)這樣一個(gè)基本事實(shí)： “ 任何一位四 、 五歲的兒童都能無師自通地很好掌握包含數(shù)不清語法規(guī)則變化的本民族口頭語言 ” （ 只是對(duì)于 “ 兒童為何只用幾年時(shí)間就能無師自通掌握本民族口頭語言 ” 這樣一個(gè)問題 ， 目前語言學(xué)界還有各種不同的說法和爭(zhēng)論 ） ?；谝?guī)則的理論模型用于指導(dǎo)語言信息處理實(shí)踐歷史雖久，卻常常捉襟見肘。不過人們靠什么來建立命題，學(xué)者們卻有不同看法。） 在放錄音時(shí)，兩個(gè)句子的“卡塔”聲都插在 the與pany之間。從1965年起，美國(guó)學(xué)者 “卡塔研究法”，即故意在一句話不應(yīng)該停頓的地方插入“卡塔”聲（下文用星號(hào)表示），看聽者有何反應(yīng)。除了要分析語言，文章生成 (text generation)也是一門學(xué)問。 上述兩個(gè)句子的結(jié)構(gòu)都是：名詞短語 + 動(dòng)詞 + 名詞短語 + 介詞短語 翻譯的問題 最后的介詞短語既可以修飾句中的動(dòng)詞，也可以修飾后一個(gè)名詞短語。盡管當(dāng)代計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)容量極大，但也不可能一一記住所有英語句子的漢語譯文。 有些時(shí)候 P0不可以變換為 P1,P2。近年來，因特網(wǎng)（ Inter）日益普及，社會(huì)對(duì)語言信息處理技術(shù)的需求日趨迫切。這個(gè)過程可以仿效通常小孩子學(xué)話的方式進(jìn)行。 ? 句法 ：句法是指組詞成句的規(guī)則。語言文字 》 （ 1988
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