为单词定义隐藏的马尔可夫模型

Question

我正在尝试定义一个隐藏的马尔可夫模型，并使用维特比算法（ https://en.wikipedia.org/wiki/Viterbi_algorithm ）预测给定的单词序列是否正确。 为了帮助理解，我尝试定义模型参数：

语料库中的字母是abbd 。 由此我定义：

states : a,b,b,d

trans_p (transition probabilities) : 
There are
 a : 1/4
 b : 2/4
 d : 1/4

emit_p (emission probabilities) : 
 count(a->b) / count(a) = 1/1 = 1
 count(b->b) / count(b) = 1/2 = 1/2
 count(b->d) / count(b) = 1/2 = 1/2

以上正确吗？

我是否需要定义d转移概率？ 我是否需要定义b->a和b->d发射概率？

我还参考： https : //stats.stackexchange.com/questions/212961/calculating-emission-probability-values-for-hidden-markov-model-hmm ，它有助于定义排放概率。

Answer 1

我认为您正在将排放概率与过渡概率混淆。 定义HMM时，需要定义

• 一组（隐藏）状态，一组可观测值，
• 描述从一个空间到另一个空间的概率的状态转换矩阵
• 发射概率描述了从给定（隐藏）状态观察到一个可观察到的概率
• 初始状态概率向量，描述您从给定状态开始的概率。

如果它们在您的语料库中，我想a，b和d是您的可观察对象，而不是您的状态。 您需要定义相关状态以完成HMM。 如果您可以观察到状态，则不会隐藏您的马尔可夫模型，这是一个普通的马尔可夫模型，不需要维特比算法