為單詞定義隱藏的馬爾可夫模型

Question

我正在嘗試定義一個隱藏的馬爾可夫模型，並使用維特比算法（ https://en.wikipedia.org/wiki/Viterbi_algorithm ）預測給定的單詞序列是否正確。 為了幫助理解，我嘗試定義模型參數：

語料庫中的字母是abbd 。 由此我定義：

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

以上正確嗎？

我是否需要定義d轉移概率？ 我是否需要定義b->a和b->d發射概率？

我還參考： https : //stats.stackexchange.com/questions/212961/calculating-emission-probability-values-for-hidden-markov-model-hmm ，它有助於定義排放概率。

Answer 1

我認為您正在將排放概率與過渡概率混淆。 定義HMM時，需要定義

• 一組（隱藏）狀態，一組可觀測值，
• 描述從一個空間到另一個空間的概率的狀態轉換矩陣
• 發射概率描述了從給定（隱藏）狀態觀察到一個可觀察到的概率
• 初始狀態概率向量，描述您從給定狀態開始的概率。

如果它們在您的語料庫中，我想a，b和d是您的可觀察對象，而不是您的狀態。 您需要定義相關狀態以完成HMM。 如果您可以觀察到狀態，則不會隱藏您的馬爾可夫模型，這是一個普通的馬爾可夫模型，不需要維特比算法