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基于隐马尔科夫的中文分词

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马尔科夫链在传染病预测中的应用

马尔科夫链在传染病预测中的应用 作者:付长贺, 邓甦, FU Chang-he, DENG Su 作者单位:沈阳师范大学数学与系统科学学院,辽宁,沈阳,110034 刊名: 沈阳师范大学学报(自然科学版) 英文刊名:JOURNAL OF SHENYANG NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 年,卷(期):2009,27(1) 被引用次数:2次 参考文献(8条) 1.施海龙.曲波.郭海强干旱地区呼吸道传染病气象因素及发病预测[期刊论文]-中国公共卫生 2006(04) 2.巴剑波.方旭东.徐雄利马尔科夫链在海军疟疾疫情预测中的应用[期刊论文]-解放军预防医学杂志 2001(02) 3.何江宏.陈启明基于Markov链的最优化预测模型及其应用研究[期刊论文]-合肥学院学报(自然科学版) 2006(01) 4.杨玉华传染病模型的研究及应用[期刊论文]-数学的实践与认识 2007(14) 5.邓甦.付长贺四种贝叶斯分类器及其比较[期刊论文]-沈阳师范大学学报(自然科学版) 2008(01) 6.余雷.薛惠锋.李刚传染病传播模型研究[期刊论文]-计算机仿真 2007(04) 7.王春平.王志锋.单杰随机时间序列分析法在传染病预测中的应用[期刊论文]-中国医院统计 2006(03) 8.吴家兵.叶临湘.尤尔科时间序列模型在传染病发病率预测中的应用[期刊论文]-中国卫生统计 2006(03) 相似文献(3条) 1.期刊论文孟胜利.徐葛林.程满荣.舒祥.雷勇良.朱风才.周敦金.王定明.明贺田.吴杰.严家新.杨晓明中国狂犬病病毒遗传多样性分析-中国生物制品学杂志2010,23(5) 目的 分析中国狂犬病病毒(RV)的遗传多样性,为我国狂犬病的预防提供理论依据.方法 采用RT-PCR技术扩增26株RV N基因,并进行测序,与GenBank登录的序列进行比对,构建进化树,分析RV的基因分型和分组情况以及时间和空间的动态进化.结果 中国RV分为2个大的进化分支(8组),分支Ⅰ包括1~4组,分支Ⅱ包括5~8组,组内核苷酸同源性≥93.2%,氨基酸同源性≥94.3%;组间核苷酸差异性≥8.0%,氨基酸差异性≥1.7%;运用贝叶斯中的马尔科夫链的蒙特卡洛方法,估计中国RV N基因核苷酸的平均碱基替代率为1.408 9×10-4取代/位点·年,共同祖先出现在公元968年.结论 中国狂犬病病毒株均属于基因1型狂犬病病毒,存在跨地域、跨宿主传播;我国分支Ⅰ狂犬病病毒株与泰国、越南、菲律宾、印度尼西亚、马来西亚等东南亚国家分离的狂犬病病毒株起源相同;分支Ⅱ的毒株在全球分布. 2.会议论文孟胜利.严家新.徐葛林.程满荣.吴杰.雷勇良.朱风才.周敦金.王定明.杨晓明中国狂犬病毒遗传多样性研究2009 在1969-2008年间,我们从全国各地共分离到60株街毒株,其中从犬脑中分离到41株,鼬獾中分离5株, 人脑中分离到4株,鹿脑中1株,我们对这61株狂犬病毒株的N基因的进行了序列测定,初步分析后选取26株代 表株与GenBank得到42株中国毒株N基因序列共计68株序列进行全面的进化分析。以探讨中国狂犬病毒株的基 因分型和分组情况、时间和空间的动态进化。结果表明:我们发现目前分离的中国毒株都属于基因1型狂犬病毒,可以分为2个大的进化分支共计8个组,分支I包括1-4组,分支Ⅱ包括5-8组,组内核苷酸同源性≥93.2%,氨基 酸同源性94.3%;组间核苷酸差异性至少是8.0%,氨基酸差异至少是1.7%;选择压力分析表明中国狂犬病毒处 于较强的净化选择约束下,狂犬病毒N蛋白中的核苷酸突变主要是同义突变;运用贝叶斯中的马尔科夫链的蒙特 卡洛方法估计中国狂犬病毒N基因核苷酸的平均喊基替代率为1.4089×10-4取代/位点/年,共同祖先出现在公元 1040年前;同一毒株或者核苷酸同源性很高的毒株在不同地点、不同宿主中出现表明中国狂犬病毒株存在跨地域、 跨宿主传播;我国狂犬病高发区流行的毒株(分 3.学位论文王家赠接触振子系统与接触粒子系统中的几类合作行为2008 本文主要研究非线性系统中的一些时空动力学与合作行为,分为连续系统和离散系统两个部分. 在第一部分中,我们研究时间连续、空间分立的接触振子系统的一些动力学行为.以 Josephson节方程作为基本振子,也就是经典力学中的单摆方程.依照循序渐进的原则,分别研究了:周期驱动下的振子、两个耦合振子、一维耦合多振子链.揭示了新的非线性动力学和合作行为. 在直流驱动的Josephson振子上加入周期驱动,形成两个相互竞争的频率.频率的竞争导致各种同步解.分别大阻尼和小阻尼两种情况,我们介绍了Poincaré映射在相平面上的不变曲线以及它的性质;利用Arnold舌头显示了参数空间上的分支特征.在小阻尼情况下,研究了混沌产生的特点. 对于两个具有不同自然频率的Josephson振子,在线性扩散耦合和正弦耦合两种情况下,研究了这些系统的不同状态之间的相变特征.同时在正弦耦合的系统中发现了混沌解的存在. 在一维耦合多振子链模型,取周期边界条件.在一定条件下,系统中会产生一类特殊的解.只要一点非常小的驱动力,整条链中的粒子就会同步地转动.这种解被命名为“超-旋转”态.我们揭示了这种解产生的机制. 在第二部分中,我们研究了复杂网络上的传染病动力学.主要使用了易感者一感染者一移除者(Susceptible-infected-removed;记为SIR,下同)模型.对于这种类型的传染病在任意网络上的传播,首先在亚宏观水平建立了一个马尔科夫链模型,得到了一些性质.到目前为止,我们对几类特殊结构的网络进行了解析处理.对于大量与实际更加接近的网络,我们还是用宏观的方法,建立了不同的平均场率方程模型,并分析传播的阈值条件. 对于任意网络上的SIR型传播,我们首先建立了一个时间齐次的马氏链模型,利用转移概率矩阵证明了马氏链的收敛性.利用这个模型,可以对几种特殊的网络结构进行解析求解. 实际问题中,各个节点传播疾病的能力往往是不一致的,所以不同的接触过程,它们传播疾病的概率是不一样的.体现在网络上,就是通过连线的传播率不是定常系数,而是有一个分布.在第六章中,我们研究了这个因素对于传播带来的影响. 节点和节点之间的连接并不总是完全随机的,有的带有一定的选择性。形成了相关性网络。关于相关性网络上的传播问题,已经有了一些理论结果.但是我们觉得有些地方值得进一步的商榷与提高.在第七章中,我们给出了求解SIR模型的新方法.基于连接矩阵,我们定义了计算相关性的方法. 在第八章中建立了有向网络上的传播模型,并进行了求解.得到了有向网络上传播阈值的约束条件.最后讨论了在有向网络上如何进行连接相关性度量的问题. 第九章是对本文中所做研究的总结与展望.

中文分词技术的研究

3 2009209218收到,2010201203改回 33 基金项目:国家级课题资助项目(30800446)。 333刘红芝,女,1980年生,硕士,研究方向:电子信息咨询与服务,计算机网络及数据库技术。 文章编号:100325850(2010)0320001203 中文分词技术的研究 Research on Ch i nese W ord Segm en ta tion Techn iques 刘红芝 (徐州医学院图书馆 江苏徐州 221004) 【摘 要】对中文分词的主要算法进行了研究,阐述了中文分词中存在的困难及其解决方法,最后指出了中文分词的未来研究工作。 【关键词】中文分词,算法,歧义,未登录词,停用词 中图分类号:T P 391 文献标识码:A ABSTRACT T h is paper analyzes the m ain am biguities of Ch inese w o rd segm entati on ,elabo rates difficulties in Ch inese w o rd segm entati on and their so luti ons ,and finally po ints out the existing p roblem s in Ch inese w o rd segm entati on and the future research w o rk 1 KEYWOR D S ch inese w o rd segm entati on ,algo ris m ,am biguity ,unknow n w o rd ,stop 2w o rd 随着因特网上信息给人们带来方便的同时,也存在信息查找不便、不良信息过多等弊端,信息过滤技术应运而生。信息过滤[1]就是根据用户的信息需求,利用一定的工具从大规模的动态信息流中自动筛选出满足用户需求的信息,同时屏蔽掉无用信息的过程。目前很多信息过滤系统的设计都是基于内容的过滤,即查找信息文本中是否含有特征词库中设置的关键词。这种设计思想符合人们正常的思维习惯,比较容易实现。但是在实际应用中,特别是在处理中文信息的时候由于缺乏中文策略,处理结果很难让人满意。 因此,进行中文信息过滤,首先就要对文本预处理,进行中文分词,将其表示成可计算和推理的模型。中文分词是中文文本过滤的首要基础性工作、难点问题,也是自然语言信息处理中最基本的一步。 1 中文分词技术 将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程被称为分词;中文分词就是把中文的汉字序列分成有意义的词[2]。分词只是中文信息处理的一部分,分词本身并不是目的,而是后续处理过程的必要阶段,是中文信息处理的基础技术。 2 中文分词的必要性 如何让计算机更好地读懂人类的语言,理解人类的思想,更好地让用户快速方便地搜索到自己所需要的资源,中文分词技术的产生是中文搜索质量提高的 至关重要的因素。众所周知,中文文本与英文文本的表示方法有所不同,英文文本中词与词中间都由空格或标点符号隔开,因而词与词之间的界限很明显,可以很容易地获取关键词,而中文文本中词与词则无明显的界限,这就影响了关键词的获取和匹配[3]。 3 分词的主要算法 中文分词技术属于自然语言处理技术的范畴,是语义理解过程中最初的一个环节,它将组成语句的核心词提炼出来供语义分析模块使用,在分词的过程中,如何能够恰当地提供足够的词来供分析程序处理,计算机如何完成这一过程?其处理过程就称为分词算法。 现有的分词算法按照是否使用分词词典来分,可分为基于词典的分词算法和基于无词典的分词算法[4]。基于词典的分词算法的分词精度在很大程度上依赖于分词词典的好坏,基于无词典的分词算法不需要利用词典信息,它通过对大规模的生语料库进行统计分析,自动地发现和学习词汇,从分词精度来看,基于词典的分词算法要大大优于无词典的分词算法。311 基于词典的分词算法 基于词典的分词算法主要基于一个词典和一个基本的切分评估规则。早期主要采取机械匹配的方法,但由于缺乏歧义切分的处理,故切分的精度较低,后来随着研究的发展,加入了规则的切分,但规则的制订不仅需要大量的人力而且对系统的开放性有很大的局限,因此后来又引入了从基于统计的分词方法,不仅统计 ? 1? 第23卷 第3期 电脑开发与应用(总173)

隐马尔科夫模型

隐马尔科夫模型 一、引入 二、定义 三、隐马尔科夫模型的计算 (1)估值问题 (2)解码问题 (3)训练问题 四、隐马尔科夫各种结构 H M M的由来 ?1870年,俄国有机化学家V l a d i m i r V.M a r k o v n i k o v第一次提出马尔科夫模型 ?马尔可夫模型和马尔可夫链

? 隐式马尔可夫模型(H M M ) 马尔可夫性 ? 如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”,则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程 ? X (t+1) = f(X(t)) 马尔可夫链 ? 时间和状态都离散的马尔科夫过程称为马尔科夫链。 设在时刻t 的随机变量用t S 表示,其观察值用t s 表示,则如果当11s S ,

22s S =,……,t t s S =的前提下,11++=t t s S 的概率是如下式所示,则称为n 阶Markov 过程。 )|()|(1 1 111111t n t t n t t t t t t t s S s S P s S s S P +-+-++++===== (1) 这里t S 1 表示1S ,2S ,……,t S ,t s 1 表示1s ,2s ,……,t s ,t t s S 11=表示11s S =, 22s S =,……,t t s S =。特别的当如下式成立时,则称其为1阶Markov 过程, 又叫单纯马尔可夫过程。 )|()|(111 111t t t t t t t t s S s S P s S s S P =====++++ (2) 即:系统在任一时刻所处的状态只与此时刻的前一时刻所处的状态有关。而且,为了处理问题方便,考虑式(2)右边的概率与时间无关的情况,即: )|[)1,(1i t j t ij s S s S P t t P ===++ (3)

基于离散隐马尔科夫模型的语音识别技术

第24卷 第2期 2007年6月 河 北 省 科 学 院 学 报Journal of the Hebei Academy of Sciences Vol .24No .2June 2007 文章编号:1001-9383(2007)02-0008-04 基于离散隐马尔科夫模型的语音识别技术 高清伦,谭月辉,王嘉祯 (军械工程学院计算机工程系,河北石家庄 050003) 摘要:概述语音识别技术的基本原理,对当前三种主要识别技术———动态时间规整技术、隐含马尔科夫模型 技术及人工神经网络技术进行比较,重点介绍基于离散隐马尔科夫模型(DH MM )的语音识别系统的实现。关键词:语音识别;隐马尔科夫模型;动态时间规整;人工神经网络中图分类号:T N912.34 文献标识码:A Speech recogn iti on technology ba sed on d iscrete H MM GAO Q ing 2l un,TAN Yue 2hu i,WAN G J i a 2zhen (D epart m ent of Co m puter Engineering,O rdnance Engineering College,Shijiazhuang Hebei 050003,China ) Abstract:The conditi on and the basic p rinci p le of s peech recogniti on technol ogy are intr oduced,three differ 2ent kinds of s peech recogniti on syste m s such as DT W ,H MM ,ASR are compared,and p lace e mphasis on how t o realize DH MM in s peech recogniti on syste m is p resented e mphatically . Keywords:Speech recogniti on;H idden Markov Model (H MM );Dyna m ic Ti m e W ar p ing (DT W );A rtificial Neural Net w ork (ANN ) 语音识别技术是语音信号处理技术一个重要的研究方向,是让机器通过识别和理解过程把人 类的语音信号转变为相应的文本或命令的技术,它属于多维模式识别和智能计算机接口的范畴,涉及到声学、语音学、语言学、计算机科学、信号与信息处理和人工智能等诸多学科,是21世纪衡量一个国家信息科学技术发展水平的重要标准之一。 1语音识别技术概述 语音识别系统本质上是一种模式识别系统, 目前有很多语音识别算法,但其基本原理和基本 技术相似。一个完整的语音识别系统一般都包括有特征提取、模式匹配和参考模式库3个基本单元,它的基本结构如图1所示。 (1)特征提取 所谓特征提取就是从语音信号中提取用于语 音识别的有用信息,其基本思想是将预处理过的信号通过一次变换,去掉冗余部分,而把代表语音本质特征的参数抽取出来,如平均能量、平均跨零率、共振峰、LPC 系数、MFCC 系数等。 图1语音识别系统基本结构 (2)模式匹配 这是整个语音识别系统的核心,它是根据一定规则(如H MM )以及专家知识(如构词规则、语法规则、语义规则等),计算输入特征与参考模式 3收稿日期:2007-01-26 作者简介:高清伦(1976-),男,河北沧州人,硕士,主要从事信息工程理论应用方面的研究.

国内中文分词技术研究新进展

国内中文分词技术研究新进展 冯书晓 徐 新 杨春梅 (石河子大学药学院 乌鲁木齐 832002) 摘 要 就开发中文搜索引擎在汉语语言方面的关键技术之一,即中文分词技术进行综述。 关键词 中文搜索引擎 中文分词 文献检索 搜索引擎通常由信息收集和信息检索两部分组成。对于英文,由于英文中词与词之间是用空格隔开,检索起来很方便,故计算机采用了词处理的方式,大大减轻了用户与计算机的工作量;相对来讲,中文的情形就复杂得多。中文的词与词之间是没有分隔符的,因此若想建立基于词的索引,就需要专门的技术,这种技术被称之为 汉语词语切分技术 。根据是否采用词语切分技术,中文搜索引擎又可分为基于字的搜索引擎和基于词的搜索引擎。由于中文信息处理的特殊性和复杂性,中文搜索引擎技术还很不成熟,开发中文搜索引擎决不像西文软件的汉化那样简单。在实现中文搜索引擎时,不能照搬国外现成的技术,需要对中文的信息处理技术作专门地研究。自然语言理解领域的应用已经越来越广,但是几乎任何一个基于汉语的系统,都必须经过分词这一步。自动分词系统是中文信息处理中的一个主要组成部分,是中文自然语言理解、文献检索、机器翻译即语音合成系统中最基本的一部分。在搜索引擎中,为了进行中文信息小型化,需要提取关键知识,也就是说首先要分隔出单个的中文词语,然后进行词频统计得到关键词。要开发中文搜索引擎,快速的汉语分词算法和可靠的汉化技术是至关重要的。本文将针对中文分词技术及近年来中文分词技术的发展作一综述。 1 中文分词技术 1.1 中文词的特点 与英文不同,字是汉语的基本独立单位,但是具有一定语义的最小单位却是词。词由单个或多个字构成,一般用得最多的是二字词,其次是单字词,另外还有一些多字词(如成语、专有名词等)。 1.1.1 数量多。汉语中常用的词有 几万条, 现代汉语词典 中收录的词就达 6万个之多。而且,随着社会的发展,不断 地有新词产生。 1.1.2 使用灵活、变化多样,容易产 生歧义。例如同样的两个连续汉字,在有 的句子中构成一个词,而在另外的句子环 境中,却可能不构成词。这给计算机的词 法分析工作带来了极大的困难。 1.1.3 书写习惯。在英文系统中, 词与词之间在书写上用空格隔开,计算机 处理时可以非常容易地从文档中识别出 一个一个的词。而在汉语系统中,书写以 句子为单位,句间有标点隔开,在句内,字 和词则是连续排列的,它们之间没有任何 分隔。这样,如果要对中文文档进行基于 词的处理,必须先要进行词的切分处理, 以正确地识别出每一个词。 1.1.4 其它特点。诸如汉字同音 字、同音异形字等等。 1.2 一般分词方法 目前采用的分词 方法主要有以下几种:最大匹配法、反向 最大匹配方法、逐词遍历法、设立切分标 志法、最佳匹配法、有穷多层次列举法、二 次扫描法、邻接约束方法、邻接知识约束 方法、专家系统方法、最少分词词频选择 方法、神经网络方法等等。除了这些,许 多基于统计的方法也引入到分词过程中。 例如分词与词性标注一体化方法,随机有 限状态算法用于分词,模拟物理研究中结 晶过程的统计方法也被尝试于分词过程。 此外,还有大量的基于统计或规则的汉语 未登录词识别的研究,这里不能一一列 举。但归纳起来不外乎两类:一类是理解 式切词法,即利用汉语的语法知识和语义 知识以及心理学知识进行分词,需要建立 分词数据库、知识库和推理机;另一类是 机械式分词法,一般以分词词典为依据, 通过文档中的汉字串和词表中的词逐一 匹配来完成词的切分。下面笔者就以此 对近年来中文分词技术的进展分类作一 综述。 2 中文分词技术的进展 目前的分词算法多种多样,基本上可 分为两大类:机械性分词和理解性分词 法。后者可谓理想的方法,但在语法分 析、语义分析乃至篇章理解还没有得到解 决之前,其分词实用系统主要采用机械分 词法,但实际上纯机械性分词也无人在 用,一般都使用介于二者之间的某种分词 法。在此,本人称之为综合式分词法,收 录了由作者本人明确指出同时采用了机 械式分词法和理解式分词法的文章。 2.1 机械式分词法 邹海山等在现有 分词技术的基础上,提出了一种基于词典 的正向最大匹配和逆向最大匹配相结合 的中文分词方案,可以高效、准确地实现 中文文档的主题词条的抽取和词频统计。 应志伟等基于一个实际的文语转换系统, 介绍了它的一些处理方法,采用了一种改 进的最大匹配法,可以切分出所有的交集 歧义,提出了一种基于统计模型的算法来 处理其中的多交集歧义字段,并用穷举法 和一些简单的规则相组合的方法从实用 角度解决多音字的异读问题以及中文姓 名的自动识别问题,达到实现文语转换的 目的。陈桂林等首先介绍了一种高效的 中文电子词表数据结构,它支持首字Hasb 和标准的二分查找,且不限词条长度,然 后提出了一种改进的快速分词算法。在 快速查找两字词的基础上,利用近邻匹配 方法来查找多字词,明显提高了分词效 情报杂志2002年第11期 情报检索

中文自动分词技术

中文自动分词技术是以“词”为基础,但汉语书面语不是像西方文字那样有天然的分隔符(空格),而是在语句中以汉字为单位,词与词之间没有明显的界限。因此,对于一段汉字,人可以通过自己的知识来明白哪些是词,哪些不是词,但如何让计算机也能理解?其处理过程词,就要应用到中文自动分词技术。下面依次介绍三种中文自动分词算法:基于词典的机械匹配的分词方法、基于统计的分词方法和基于人工智能的分词方法。 1、基于词典的机械匹配的分词方法: 该算法的思想是,事先建立词库,让它它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的词典中的词条进行匹配,若在词典中找到该字符串,则识别出一个词。按照扫描方向的不同,串匹配分词的方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,又可以分为最大匹配和最小匹配。按这种分类方法,可以产生正向最大匹配、逆向最大匹配,甚至是将他们结合起来形成双向匹配。由于汉字是单字成词的,所以很少使用最小匹配法。一般来说,逆向匹配的切分精度略高于正向匹配,这可能和汉语习惯将词的重心放在后面的缘故。可见,这里的“机械”是因为该算法仅仅依靠分词词表进行匹配分词 a)、正向减字最大匹配法(MM) 这种方法的基本思想是:对于每一个汉字串s,先从正向取出maxLength 个字,拿这几个字到字典中查找,如果字典中有此字,则说明该字串是一个词,放入该T的分词表中,并从s中切除这几个字,然后继续此操作;如果在字典中找不到,说明这个字串不是一个词,将字串最右边的那个字删除,继续与字典比较,直到该字串为一个词或者是单独一个字时结束。 b)、逆向减字最大匹配法(RMM ) 与正向减字最大匹配法相比,这种方法就是从逆向开始遍历。过程与正向减字最大匹配法基本相同,可以对文本和字典先做些处理,把他们都倒过来排列,然后使用正向减字最大匹法。 机械匹配算法简洁、易于实现.其中,最大匹配法体现了长词优先的原则,在实际工程中应用最为广泛。机械匹配算法实现比较简单,但其局限也是很明显的:效率和准确性受到词库

基于隐马尔科夫模型的股指预测

基于隐马尔科夫模型的股指预测和股指期货模拟交易研究 张莎莎河南大学在读研究生商学院 引言 计算标的股票价格的加权值得到的结果,即是股票指数。股指期货也可称为股价指数期货、期指,是指以股价指数为标的物的标准化期货合约,双方约定在未来的某个特定日期,可以按照事先确定的股价指数的大小,进行标的指数的买卖,到期后通过现金结算差价来进行交割。2010年2月20日,中国金融期货交易所沪深300股指期货合约,以及详细的业务规程,由中国证监会正式批准施行。自2010年4月16日以来,在上海和深圳将近有300个股票指数期货合约正式开始交易。与股指期货相对应的是套期保值、组合风险管理和风险套利。对股票指数的预测,如果投资者判断的方向正确,那么就可以获得高回报,否则他们将遭受巨大损失。无论是在哪个或者领域,人们都希望找到一种能够预测股票走势的定量方法,以达到获得超额收益的目的。所谓的市场时机,就是要选择购买(做多)和卖出(做空)的时间,创造一套模拟程序来预测指数走势。根据时间和方法的选择,可划分为基本的定时和定时技术。基于时机的宏观经济,能够影响资产价格或行业预测的资产价格,一般适用于长期市场,决定未来发展趋势;而定时技术的选择,即使是在重复类似的交易价格的前提下,来确定资产价格的趋势,只要有足够的自由裁量权的赢家还是可以获得超额收益,主要适用于短期市场甚至高频市场。早在上世纪八十年代末,就有国外学者把隐马尔可夫模型定义为一个双重嵌套的随机过程。而国内金融工程领域对该模型的研究尚处于不成熟阶段。罗军2009年做出的广发证券研究报告表明,在国内,该模型在周择时的应用上还是卓有成效的。 一、相关理论 (一)马尔科夫过程 马尔科夫过程,指的是一类具有马尔科夫性的随机过程,因安德烈·马尔可夫(A.A.Markov,1856-1922)而得名。对于这个过程,如果该过程当前的状态是确定的,那么与之相应的过去的历史状态和以后的未来状态是不相关的。可将其定义如下:

隐马尔科夫链及其应用

隐马尔科夫链及其应用学习概率的时候,大家一定都学过马尔科夫模型吧,当时就觉得很有意思,后来看了数学之美之隐马模型在自然语言处理中的应用后,看到隐马尔科夫模型竟然能有这么多的应用,并且取得了很好的成果,更觉的不可思议,特地深入学习了一下,这里总结出来。马尔科夫过程 马尔科夫过程可以看做是一个自动机,以一定的概率在各个状态之间跳转。考虑一个系统,在每个时刻都可能处于N 个状态中的一个,N 个状态集合是 {S1,S2,S3,...SN}。我们现在用q1,q2,q3,…qn 来表示系统在t=1,2,3,…n 时刻下的状态。在t=1时,系统所在的状态q 取决于一个初始概率分布PI ,PI(SN)表示t=1时系统状态为SN 的概率。马尔科夫模型有两个假设: 1. 系统在时刻t 的状态只与时刻t-1处的状态相关;(也称为无后效性) 2. 状态转移概率与时间无关;(也称为齐次性或时齐性)第一条具体可以用如下公式表示: P(q t =S j |q t-1=S i ,q t-2=S k ,…)= P(q t =S j |q t-1=S i )其中,t 为大于1的任意数值,Sk 为任意状态第二个假设则可以用如下公式表示:P(q t =S j |q t-1=S i )= P(q k =S j |q k-1=S i )其中,k 为任意时刻。下图是一个马尔科夫过程的样例图:卷问题,而且可保障各类管路习题到位。在管对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程下高中资料试卷调控试验;对设备进行调整使卷总体配置时,需要在最大限度内来确保机组

可以把状态转移概率用矩阵A 表示,矩阵的行列长度均为状态数目,aij 表示P(Si|Si-1)。 隐马尔科夫过程 与马尔科夫相比,隐马尔科夫模型则是双重随机过程,不仅状态转移之间是个随机事件,状态和输出之间也是一个随机过程,如下图所示:此图是从别处找来的,可能符号与我之前描述马尔科夫时不同,相信大家也能理解。通过管线敷设技术不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题,而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中,要加强看护关于管路高中资须同时切断习题电源,线缆敷设完毕,要进行检查和检测处理。对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系,根据生产工艺高中资料试卷要求,对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验;对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料,并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。电力保护装置调试技术,电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时,需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全,并且尽可能地缩小故进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。

自然语言检索中的中文分词技术研究进展及应用_何莘

自然语言检索中的中文分词技术研究进展及应用 何 莘1 ,王琬芜 2 (1.西安石油大学机械工程学院,陕西西安710065;2.浙江大学信息科学与工程学院,浙江杭州310058)摘 要:中文分词技术是实现自然语言检索的重要基础,是信息检索领域研究的关键课题,无论是专业信息检索系统还是搜索引擎都依赖于分词技术的研究成果。本文通过在国内外著名数据库中进行相关检索,分析了研究中文分词技术及其在著名搜索引擎中的应用。 关键词:中文分词;自动分词;分词算法 中图分类号:TP391,G354 文献标识码:A 文章编号:1007-7634(2008)05-0787-05 Research and Application of Chinese Word Segmentation Technical Based on Natural Language Information Retrieval HE Xin 1 ,W ANG Wan -wu 2 (1.School o f Mechanical Engineering ,Xi p an Shiyou University ,Xi p an 710065,China ;2.School o f In f o rmation Science and Engineering ,Zhejiang University ,Hangzhou 310058,China )Abstract :Chinese word segmentation technique is the important foundation that realize the natural language re -trieval,also is the key topic of the research in information retrieval domain.Professional information retrieval sys -te m and search engine both depend on the research achievements of word segmentation technique.This paper in -dexes in the domestic and international famous database,then Chinese word segmentation technique has been ana -lyzed in fa mous search engines is sum marized. Key words :Chinese word segmentation;automatic word se gmentation;word segmentation algorithm 收稿日期:2007-10-23 作者简介:何 莘(1968-),女,河北保定人,工程师,从事信息存储与检索技术、数字资源管理、搜索引擎技术等研究. 1 分词及分词算法 从中文自然语言句子中划分出有独立意义词的过程被称为分词。众所周知,英文是以词为单位的,词和词之间是靠空格隔开,而中文是以字为单位。由于中文词与词之间没有明确的边界,因此,中文分词技术中文信息处理的基础是机器翻译、分类、搜索引擎以及信息检索。中文分词技术属于自然语言处理技术的范畴,是语义理解过程中最初的一个环节,它将组成语句的核心词提炼出来供语义分析模块使用,在分词的过程中,如何能够恰当地提供足够的词来供分析程序处理,计算机如何完成这一过程?其处理过程就称为分词算法。现有的分 词算法可分为三大类:基于字符串匹配的分词方 法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。 111 基于字符串匹配的分词方法 这种方法又叫做机械分词方法,它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个/充分大的0机器词典中的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功(识别出一个词)。按照扫描方向的不同,串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,可以分为最大(最长)匹配和最小(最短)匹配;按照是否与词性标注过程相结合,又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。 (1)正向最大匹配法(MM 法)。其基本思想 第26卷第5期2008年5月 情 报 科 学 Vol.26,No.5May,2008

词位标注汉语分词技术详解

[收稿日期]2010-06-26 [基金项目]河南省教育厅高等学校青年骨干教师项目(2009G GJS -108)。 [作者简介]于江德(1971-),男,博士,副教授,主要从事自然语言处理、信息抽取、文本数据挖掘等。①可以从以下地址下载:http ://cr fpp .so ur cefo rg e .net [汉语词法·甲骨文] 汉语词法分析是中文信息处理的首要任务,主要包括分词、词性标注、命名实体识别三项子任务,它是句法分析与语义分析的基础,其性能将直接影响到中文信息处理的后续应用。安阳师范学院计算机与信息工程学院依托河南省高等学校“甲骨文信息处理”重点实验室培育基地,“中文信息处理”校级重点实验室“计算语言学”校级研究所等平台。对汉语词法分析中的这三项子任务、甲骨文进行了较深入的研究,取得了部分研究成果,现借学报这个平台展示给各位同仁,敬请各位专家学者指正。 词位标注汉语分词技术详解 于江德,王希杰 (安阳师范学院计算机与信息工程学院,河南安阳455002) [摘 要]近年来基于字的词位标注的方法极大地提高了汉语分词的性能,该方法将汉语分词转化为字的词位标注问题,借助于优秀的序列标注模型,基于字的词位标注汉语分词方法逐渐成为分词的主要技术路线。本文简要介绍了词位标注汉语分词的基本思想,探析了基于条件随机场实现词位标注汉语分词的机理,并对采用四词位标注集,使用CRF ++0.53工具包实现字串序列词位标注进行了详解。最后在Bakeo ff2006的评测语料上进行了封闭测试。 [关键词]汉语分词;条件随机场;词位标注;特征模板 [中图分类号]T P391 [文献标识码]A [文章编号]1671-5330(2010)05-0001-05 在中文信息处理领域,词是最小的能够独立运用的有意义的语言单位。但汉语书写时却以字为基本的书写单位,词语之间不存在明显的分隔标记,因此,中文信息处理领域的一项基础性研究课题是如何将汉语的字串切分为合理的词语序列,即汉语分词。它不仅是句法分析、语义分析、篇章理解等深层中文信息处理的基础,也是机器翻译、自动问答系统、信息检索和信息抽取等应用的关键环节[1,2]。 近年来,尤其是2003年7月首届国际中文分词评测活动Bakeo ff 开展以来,汉语分词技术取得了可喜的进步,该领域的研究取得了令人振奋 的成果[3,4]。其中,基于字的词位标注汉语分词技术(也称为基于字标注的汉语分词或由字构词)得到了广泛关注,在可比的评测中性能领先的系统几乎无一例外都应用了类似的标注思想[3,5]。基于字的词位标注汉语分词将分词看作序列数据的标注问题,使用序列数据标注模型实现,例如,可采用条件随机场(Co nditional Random Fields ,简称CRFs )实现。CRFs 是Lafferty 等[6]于2001年提出的一种用于序列数据标注的条件概率模型。本文简要介绍了词位标注汉语分词的基本思想,探析了基于条件随机场实现词位标注汉语分词的机理,并对采用B 、M 、E 、S 四词位标注集,使 1 2010年 安阳师范学院学报

隐马尔可夫模型及其应用

小论文写作: 隐马尔可夫模型及其应用 学院:数学与统计学院专业:信息与计算科学学生:卢富毓学号:20101910072 内容摘要:隐马尔可夫模型是序列数据处理和统计学习的重要概率模型,已经成功被应用到多工程任务中。本小论文首先从隐马尔可夫模型基本理论和模型的表达式出发,进一步阐述了隐马尔可夫模型的应用。 HMM 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)作为一种统计分析模型,创立于20世纪70年代。80 年代得到了传播和发展,成为信号处理的一个重要方向,现已成功地用于语音识别,行为识别,文字识别以及故障诊断等领域。 隐马尔可夫模型状态变迁图(例子如下) x—隐含状态 y—可观察的输出 a—转换概率(transition probabilities) b—输出概率(output probabilities) 隐马尔可夫模型它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别。 在正常的马尔可夫模型中,状态对于观察者来说是直接可见的。这样状态的转换概率便是全部的参数。而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的,但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个状态在可能输出的符号上都有一概率分布。因此输出符号的序列能够透露出状态序列的一些信息。 HMM的基本理论 隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种,它的状态不能直接观察到,但能通过观测向量序列观察到,每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态,每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以,隐马尔可夫模型是一个双重随机过程----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。自20世纪80年代以来,HMM被应用于语音识别,取得重大成功。到了

中文分词技术研究

分词算法一般有三类:基于字符串匹配、基于语义分析、基于统计。复杂的分词程序会将各种算法结合起来以便提高准确率。Lucene被很多公司用来提供站内搜索,但是Lucene本身并没有支持中文分词的组件,只是在Sandbox里面有两个组件支持中文分词:ChineseAnalyzer和CJKAnalyzer。ChineseAnalyzer 采取一个字符一个字符切分的方法,例如"我想去北京天安门广场"用ChineseAnalyzer分词后结果为:我#想#去#北#京#天#安#门#广#场。CJKAnalyzer 则是二元分词法,即将相邻的两个字当成一个词,同样前面那句用CJKAnalyzer 分词之后结果为:我想#想去#去北#北京#京天#天安#安门#门广#广场。 这两种分词方法都不支持中文和英文及数字混合的文本分词,例如:IBM T60HKU现在只要11000元就可以买到。用上述两种分词方法建立索引,不管是搜索IBM还是11000都是没办法搜索到的。另外,假如我们使用"服务器"作为关键字进行搜索时,只要文档包含"服务"和"器"就会出现在搜索结果中,但这显然是错误的。因此,ChineseAnalyzer和CJKAnalyzer虽然能够简单实现中文的分词,但是在应用中仍然会感觉到诸多不便。基于字符串匹配的分词算法用得很多的是正向最大匹配和逆向最大匹配。其实这两种算法是大同小异的,只不过扫描的方向不同而已,但是逆向匹配的准确率会稍微高一些。"我想去北京天安门广场"这句使用最大正向分词匹配分词结果:我#想去#北京#天安门广场。这样分显然比ChineseAnalyzer和CJKAnalyzer来得准确,但是正向最大匹配是基于词典的,因此不同的词典对分词结果影响很大,比如有的词典里面会认为"北京天安门"是一个词,那么上面那句的分词结果则是:我#想去#北京天安门#广场。 如果用"广场"作为关键字进行检索,那么使用后一个词典分出来的便可检索到,而使用前一个的则不行,而事实上应该是不管搜索北京天安门、天安门广场、天安门、广场都能检索到这篇文档。使用全切分可以实现这个想法,同样是那句使用正向全切分分词结果为:我#想去#北京天安门#北京#天安门#天安门广场#广场,这样不管用"北京天安门"、"天安门广场"、"天安门"、"广场"中的哪一个作为关键字搜索都可以搜索到。采取这种分法会在一定程度上提高分词的准确率,但也会出现问题,例如"我要在上海南站上车"这句采用正向全切分结果为:我#要在#上海#海南#南站,分出海南这个词显然是错误的,这属于交叉歧义。 正如前面所说,基于字符串匹配的分词算法都是依赖于词典的,但是不管再

马尔科夫及其应用(02129057)

马尔可夫过程及其应用 一. 马尔可夫过程的简介 马尔科夫过程(MarKov Process)是一个典型的随机过程。设X(t)是一随机过程,当过程在时刻t0所处的状态为已知时,时刻t(t>t0)所处的状态与过程在t0时刻之前的状态无关,这个特性成为无后效性。无后效的随机过程称为马尔科夫过程。马尔科夫过程中的时同和状态既可以是连续的,又可以是离散的。我们称时间离散、状态离散的马尔科夫过程为马尔科夫链。马尔科夫链中,各个时刻的状态的转变由一个状态转移的概率矩阵控制。 二. 马尔可夫过程的一般概念 2.1定义 设有一随机过程X(t),t ∈T ,若在t1,t1,…tn-1,tn(t1

基于隐马尔可夫模型(hmm)的模式识别理论

基于隐马尔可夫模型(hmm)的模式 识别理论 报告人: 时间:2020年4月21日 地点:实验室

概述 基于隐马尔可夫模型(hmm)的模式识别方法在模式识别中有着广泛的应用。如语音识别、手写字识别、图想纹理建模与分类。hmm还被引入移动通信核心技术“多用户的检测”。近年来,另外在生物信息可学、故障诊断等领域也开始得到应用。 近几年已经已被学者用于人脸识别的研究之中,是今年来涌现出来的优秀人脸识别方法之一。 经过不断改进,尤其是最近的嵌入式隐马尔可夫模型(ehmm)已经在人脸识别方面取得很大的进展,经过实验,识别率较高,有很好的鲁棒性等优点。 隐马尔可夫模型基本理论依据来源于随机过程中马尔可夫过程理论。

马尔可夫及其马尔可夫过程 马尔可夫(A. Markov ,1856—1922)俄国数学家. 他开创了一种无后效性随机过程的研究,即在已知当前状态的情况下,过程的未来状态与其过去状态无关,这就是现在大家熟悉的马尔可夫过程.马尔可夫的工作极 大的丰富了概率论的内容,促使它成为自然科学和技术直接有关的最重要的数学领域之一. 在工程技术方面目前已被广泛用于通信,模式识别方面。

x(t) 与马尔可夫过程相关的概念. 随机变量与随机过程把随机现象的每个结果对应一个数,这种对应关系 称为随机变量.例如某一时间内公共汽车站等车乘客的人数,电话交换台 在一定时间内收到的呼叫次数等等,都是随机变量的实例. 随机过程随机过程是一连串随机事件动态关系的定量描述.即和“时间” 相关的随机变量。一般记为x(t)。比如在一天24小时,在每个整点时刻徐 州火车站的旅客数量。 马尔可夫过程与马尔可夫链设x(t)是一随机过程,过程在时刻t0+1所处 的状态与时刻t0所处的状态相关,而与过程在时刻t0之前的状态无关,这 个特性成为无后效性.无后效的随机过程称为马尔可夫过程(Markov Process). 举例:比如在万恶的旧社会流离失所的百姓在每天的饥饿程度是一个随机 过程。假如他们在t0时刻(今天)的饥饿状态是五分饱,他们在t0+1所 (明天)的饥饿状态的概率取决于t0时刻(今天),而和t0时刻(今天) 之前(昨天、前天。。。)无关。这样的一个随机过程就是一个马尔可 夫过程。

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