词性标注-隐马尔科夫模型应用

问题的提出
已知:词序列:
   
寻找词性序列:
      
使得条件概率最大:
      
解:(忽略词序列概率,因为没用)


图示:

具体实现就是:动态规划-维特比算法 [维特比算法.....自己看吧,数学之美上有解释]

概念解释:
发射概率:某个词作为名词出现的频率/名词在语料库中出现的频率  也叫生成概率  某个隐状态生成显状态的概率
转移概率:某个词性到另一个词性的频率/某个词性生成所有其他词性的频率(也就是这个词性的频率)
初始概率:(BEMS) B/所有句子开头是BEMS的总合

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