hmm分词算法

【中⽂分词】隐马尔可夫模型HMMNianwen Xue 在《Chinese Word Segmentation as Character Tagging 》中将中⽂分词视作为序列标注问题（sequence tagging problem ），由此引⼊监督学习算法来解决分词问题。

1. HMM⾸先，我们将简要地介绍HMM （主要参考了李航⽼师的《统计学习⽅法》）。

HMM 包含如下的五元组：状态值集合Q ={q 1,q 2,⋯,q N }，其中N 为可能的状态数；观测值集合V ={v 1,v 2,⋯,v M }，其中M 为可能的观测数；转移概率矩阵A =a ij ，其中a ij 表⽰从状态i 转移到状态j 的概率；发射概率矩阵（在[2]中称之为观测概率矩阵）B =b j (k )，其中b j (k )表⽰在状态j 的条件下⽣成观测v k 的概率；初始状态分布π.⼀般地，将HMM 表⽰为模型λ=(A ,B ,π)，状态序列为I ，对应测观测序列为O 。

对于这三个基本参数，HMM 有三个基本问题：概率计算问题，在模型λ下观测序列O 出现的概率；学习问题，已知观测序列O ，估计模型λ的参数，使得在该模型下观测序列P (O |λ)最⼤；解码（decoding ）问题，已知模型λ与观测序列O ，求解条件概率P (I |O )最⼤的状态序列I 。

2. 中⽂分词将状态值集合Q 置为{B ,E ,M ,S }，分别表⽰词的开始、结束、中间（begin 、end 、middle ）及字符独⽴成词（single ）；观测序列即为中⽂句⼦。

⽐如，“今天天⽓不错”通过HMM 求解得到状态序列“B E B E B E”，则分词结果为“今天/天⽓/不错”。

通过上⾯例⼦，我们发现中⽂分词的任务对应于解码问题：对于字符串C ={c 1,⋯,c n }，求解最⼤条件概率max P (t 1,⋯,t n |c 1,⋯,c n )其中，t i 表⽰字符c i 对应的状态。

中⽂分词——HMM算法上⼀篇⽂章中，我们讲述了如何⽤查词典的⽅法对中⽂语句分词，但这种⽅式不能百分百地解决中⽂分词问题，⽐如对于未登录词（在已有的词典中，或者训练语料⾥⾯没有出现过的词），⽆法⽤查词典的⽅式来切分，这时候可以⽤隐马尔可夫模型（HMM）来实现。

在实际应⽤中，⼀般也是将词典匹配分词作为初分⼿段，再利⽤其他⽅法提⾼准确率。

HMM介绍隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，是关于时序的概率图模型，它⽤来描述⼀个含有隐含未知参数的马尔可夫过程，即由⼀个隐藏的马尔可夫链随机⽣成不可观测的状态随机序列，再由各个状态⽣成⼀个观测⽽产⽣观测随机序列的过程。

序列的每⼀个位置⼜可以看作是⼀个时刻，其结构见下图。

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，例如中⽂分词。

如上图所⽰，状态序列H可表⽰为：H=H1,H2,...,H T假设总共有n个状态，即每个状态序列必为状态集合之⼀，状态值集合Q为：Q={q1,q2,...,q n}观测序列O表⽰为：O=O1,O2,...,O T假设观测值总共有m个，则观测值集合为：V={v1,v2,...,v m}⼀个模型，两个假设，三个问题1、⼀个模型HMM的基本元素可以表⽰为λ={Q,V,π,A,B}Q：状态值集合V：观测值集合π：初始概率分布A：[a ij] 状态转移矩阵B：[b j(k)] 给定状态下，观测值概率矩阵，即发射矩阵2、两个假设齐次Markov即假设观测序列中t时刻的状态，只跟上⼀时刻t-1有关，P(h t+1|h t,...,h1；o t,...,o1)=P(h t+1|h t)观测独⽴即每个时刻的观测值只由该时刻的状态值决定P(o t|o t−1,...,o1;h t,...,h1)=P(o t|h t)3、三个问题HMM在实际应⽤中主要⽤来解决3类问题:评估问题(概率计算问题)即给定观测序列O=O1,O2,O3…O t和模型参数λ=(A,B,π)，怎样有效计算这⼀观测序列出现的概率.(Forward-backward算法)解码问题(预测问题)即给定观测序列O=O1,O2,O3…O t和模型参数λ=(A,B,π)，怎样寻找满⾜这种观察序列意义上最优的隐含状态序列S。

隐马尔可夫模型（HMM）中⽂分词1. 马尔可夫模型 如果⼀个系统有n个有限状态S={s1,s2,…s n},随着时间推移，该系统将从某⼀状态转移到另⼀状态，Q={q1,q2,…q n}位⼀个随机变量序列，该序列中的变量取值为状态集S中的某个状态，其中q t表⽰系统在时间t的状态。

那么：系统在时间t处于状态s j的概率取决于其在时间1,2, … t-1的状态，该概率为：P(q t=s j|q t−1=s i,q t−2=s k…)如果在特定条件下，系统在时间t的状态只与其在时间t-1的状态相关，即：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)则该系统构成⼀个离散的⼀阶马尔可夫链。

进⼀步，如果只考虑上述公式独⽴于时间t的随机过程：P(q t=s j|q t−1=s i)=a ij,1≤i,j≤N该随机过程为马尔可夫模型。

其中，状态转移概率aij 必须满⾜以下条件：a ij≥0,N∑j=1a ij=12.隐马尔可夫模型 相对于马尔可夫模型，在隐马尔可夫模型中，我们不知道模型经过的状态序列，只知道状态的概率函数，即，观察到的事件是状态的随机函数，因此，该模型是⼀个双重的随机过程。

其中，模型的状态转换过程是不可观察的，即隐蔽的，可观察事件的随机过程是隐蔽的观察状态转换过程的随机函数。

隐马尔可夫模型可以⽤五个元素来描述，包括2个状态集合和三个概率矩阵： （1）隐含状态 S 这些状态之间满⾜马尔可夫性质，是马尔可夫模型中实际所隐含的状态。

这些状态通常⽆法通过直接观测⽽得到。

（例如S1,S2,S3等等) （2）可观测状态 O 在模型中与隐含状态相关联，可通过直接观测⽽得到。

(例如O1,O2,O3等等，可观测状态的数⽬不⼀定要和隐含状态的数⽬⼀致。

（3）初始状态概率矩阵π 表⽰隐含状态在初始时刻t=1的概率矩阵，(例如t=1时，P(S1)=p1,P(S2)=P2,P(S3)=p3，则初始状态概率矩阵π=[ p1 p2 p3 ] （4）隐含状态转移概率矩阵A 描述了HMM模型中各个状态之间的转移概率。

隐马尔可夫模型(HMM)在中文分词中的处理流程1.引言中文分词是自然语言处理领域中一个重要的任务，其目的是将连续的中文文本切分成有意义的词语。

隐马尔可夫模型(H id de nM ar ko vM ode l,H MM)是一种常用的统计模型，已被广泛应用于中文分词任务中。

本文将介绍H MM在中文分词中的处理流程。

2. HM M基本原理H M M是一种基于统计的模型，用于建模具有隐含状态的序列数据。

在中文分词任务中，HM M将文本视为一个观测序列，其中每个观测代表一个字或一个词，而隐藏的状态则代表该字或词的标签，如“B”表示词的开始，“M”表示词的中间，“E”表示词的结尾，“S”表示单字成词。

H M M通过学习观测序列和隐藏状态之间的转移概率和发射概率，来实现对中文分词的自动标注和切分。

3. HM M中文分词流程3.1数据预处理在使用H MM进行中文分词之前，首先需要对文本数据进行预处理。

预处理步骤包括去除无关字符、去除停用词、繁简转换等。

这些步骤旨在减少干扰和噪音，提高分词的准确性。

3.2构建H M M模型构建HM M模型包括确定隐藏状态集合、观测集合以及初始化转移概率和发射概率。

在中文分词中，隐藏状态集合包括“B”、“M”、“E”和“S”，观测集合包括所有字或词。

转移概率和发射概率的初始化可以使用统计方法，如频次统计、平滑处理等。

3.3模型训练模型训练是指根据已标注的中文语料库，利用最大似然估计或其他方法，估计转移概率和发射概率的参数。

训练过程中可以使用一些优化算法，如维特比算法、B aum-We lc h算法等。

3.4分词标注在模型训练完成后，利用已学习到的参数和观测序列，可以通过维特比算法进行分词标注。

维特比算法是一种动态规划算法，可以求解出最可能的隐藏状态序列。

3.5分词切分根据分词标注结果，可以进行分词切分。

根据“B”、“M”、“E”和“S”标签，可以将连续的字或词切分出来，得到最终的分词结果。

⼀⽂搞懂HMM（隐马尔可夫模型）什么是熵(Entropy)简单来说，熵是表⽰物质系统状态的⼀种度量，⽤它⽼表征系统的⽆序程度。

熵越⼤，系统越⽆序，意味着系统结构和运动的不确定和⽆规则；反之，，熵越⼩，系统越有序，意味着具有确定和有规则的运动状态。

熵的中⽂意思是热量被温度除的商。

负熵是物质系统有序化，组织化，复杂化状态的⼀种度量。

熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯⾸次提出熵的概念，⽤来表⽰任何⼀种能量在空间中分布的均匀程度，能量分布得越均匀，熵就越⼤。

1. ⼀滴墨⽔滴在清⽔中，部成了⼀杯淡蓝⾊溶液2. 热⽔晾在空⽓中，热量会传到空⽓中，最后使得温度⼀致更多的⼀些⽣活中的例⼦:1. 熵⼒的⼀个例⼦是⽿机线，我们将⽿机线整理好放进⼝袋，下次再拿出来已经乱了。

让⽿机线乱掉的看不见的“⼒”就是熵⼒，⽿机线喜欢变成更混乱。

2. 熵⼒另⼀个具体的例⼦是弹性⼒。

⼀根弹簧的⼒，就是熵⼒。

胡克定律其实也是⼀种熵⼒的表现。

3. 万有引⼒也是熵⼒的⼀种(热烈讨论的话题)。

4. 浑⽔澄清[1]于是从微观看，熵就表现了这个系统所处状态的不确定性程度。

⾹农，描述⼀个信息系统的时候就借⽤了熵的概念，这⾥熵表⽰的是这个信息系统的平均信息量(平均不确定程度)。

最⼤熵模型我们在投资时常常讲不要把所有的鸡蛋放在⼀个篮⼦⾥，这样可以降低风险。

在信息处理中，这个原理同样适⽤。

在数学上，这个原理称为最⼤熵原理(the maximum entropy principle)。

让我们看⼀个拼⾳转汉字的简单的例⼦。

假如输⼊的拼⾳是"wang-xiao-bo"，利⽤语⾔模型，根据有限的上下⽂(⽐如前两个词)，我们能给出两个最常见的名字“王⼩波”和“王晓波 ”。

⾄于要唯⼀确定是哪个名字就难了，即使利⽤较长的上下⽂也做不到。

当然，我们知道如果通篇⽂章是介绍⽂学的，作家王⼩波的可能性就较⼤；⽽在讨论两岸关系时，台湾学者王晓波的可能性会较⼤。

自然语言处理之中文分词算法
中文分词算法主要有以下几种：
1. 正向最大匹配算法（Maximum Match Algorithm，MMA）：从左到
右匹配词典中最长的词，并不断缩小待匹配文本的长度，直到将整个文本
分词完毕。

2. 逆向最大匹配算法（Reverse Maximum Match Algorithm，RMM）：与正向最大匹配算法相反，从右到左匹配词典中最长的词。

3. 双向最大匹配算法（Bidirectional Maximum Match Algorithm，BMM）：同时使用正向和逆向最大匹配算法，比较两种结果，选择其中一
种较好的分词结果。

4. 最短路径分词算法（Shortest Path Algorithm，SPA）：将文本
看作一个有向有权图，通过最短路径的方式实现分词。

5. 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）：将分词问题建
模为一个马尔可夫链，利用训练集中的统计信息来找到最可能的分词结果。

这些算法在实际应用中有各自的优劣势，通常需要结合具体的领域和
语料来选择适合的算法。

基于hmm的中文分词
基于HMM的中文分词是一种常见的自然语言处理技术，它使用隐
马尔可夫模型（HMM）来进行中文分词，即将一段连续的中文文本切分
成一个个有意义的词语。

HMM模型是一种统计模型，其基本思想是将观测数据看作是由一系列不可见的隐含状态序列生成的，通过观测数据和隐含状态序列之间
的概率关系来推断出最可能的隐含状态序列，从而达到对观测数据的
分析和建模的目的。

在中文分词中，HMM模型通常将中文文本看作一个序列，每个词语对应一个隐含状态，而观测数据则是每个汉字或标点符号，通过概率
转移矩阵和发射概率矩阵来计算每个汉字或标点符号分别属于哪个词语，从而完成中文分词任务。

基于HMM的中文分词具有较高的准确性和鲁棒性，常常被应用于
各种自然语言处理应用中，例如机器翻译、信息检索、情感分析等等。

同时，也有一些后续的改进算法和技术，例如基于CRF（条件随机场）的中文分词、神经网络模型等，不过HMM模型依然是中文分词中比较
有代表性和典型的一种方法。

隐马尔可夫模型分词 python隐马尔可夫模型（HMM）是使用频率最高的分词算法之一。

在自然语言处理中，分词是一个很基本的任务。

分词的目的是将一句话分成若干个词语，供计算机处理。

在中文分词中，由于中文没有像英文或德文那样明显的单词边界，因此中文分词任务显得更加复杂。

但是，隐马尔可夫模型却是一种很好的用于中文分词的算法。

Python作为一门强大的编程语言，它有着众多的科学计算库和自然语言处理包，可以非常方便地实现HMM分词算法。

下面，本文将会介绍如何使用Python实现HMM分词算法。

一、隐马尔可夫模型（HMM）隐马尔可夫模型（HMM）是关于时序问题的概率模型。

它的基本想法是：一个状态随机地产生一个输出，产生输出的动作和当前状态有关，但是外部观察者并不能直接观察到状态，只能观察到由状态产生的输出结果。

在分词任务中，HMM模型将文本序列看作是由一个个状态进行转移，产生不同的输出。

HMM模型包含以下几个成分：1. 状态集合：一个离散集合，表示所有可能的隐藏状态，对于分词问题，可以将其看作是所有可能的分词。

2. 观测集合：一个离散集合，表示所有可能的观测值，对于分词问题，可以将其看作是单个字符或者单个标点符号。

3. 状态转移概率矩阵：一个矩阵，表示从一个状态转移到另一个状态的概率。

例如，当一个状态为B时，转移到另一个状态E的概率是多少。

4. 发射概率矩阵：一个矩阵，表示从每个状态产生每个观测值的概率。

例如，在一个状态S下，发射出字符“我”的概率是多少。

5. 初始状态概率向量：一个向量，表示在状态序列中，第一个状态属于每个状态的概率。

在分词问题中，状态集合为所有可能的分词，观测集合为单个字符或标点符号。

例如，下面的计算机专业英语文本：计算机专业英语，是一门介绍计算机技术和计算机应用的英语语言课程。

学生除了学习英语之外，还需要学习一些有关计算机领域的基本知识和词汇。

可以将其转换为状态序列和观测序列：状态序列：B E B M M E B M E E观测序列：计算机专业英语，是一门介绍计算机技术和计算机应用的英语语言课程。

【转】中⽂分词之HMM模型详解关于HMM模型的介绍，⽹上的资料已经烂⼤街，但是⼤部分都是在背书背公式，本⽂在此针对HMM模型在中⽂分词中的应⽤，讲讲实现原理。

尽可能的撇开公式，撇开推导。

结合实际开源代码作为例⼦，争取做到雅俗共赏，童叟⽆欺。

没有公式，就没有伤害。

模型介绍第⼀次听说HMM模型是从李开复的博⽂论⽂中听说的：李开复1988年的博⼠论⽂发表了第⼀个基于隐马尔科夫模型（HMM）的语⾳识别系统Sphinx，被《商业周刊》评为1988年美国最重要的科技发明。

出处请见乍⼀听似乎很⽞妙，但是其实很简单。

下⾯是相关参数介绍，也是第⼀眼觉得很抽象，但是慢慢看下去随着具体含义的解释就渐渐清晰。

HMM(Hidden Markov Model): 隐式马尔科夫模型。

HMM模型可以应⽤在很多领域，所以它的模型参数描述⼀般都⽐较抽象，以下篇幅针对HMM的模型参数介绍直接使⽤它在中⽂分词中的实际含义来讲：HMM的典型介绍就是这个模型是⼀个五元组:StatusSet: 状态值集合ObservedSet: 观察值集合TransProbMatrix: 转移概率矩阵EmitProbMatrix: 发射概率矩阵InitStatus: 初始状态分布HMM模型可以⽤来解决三种问题：1. 参数(StatusSet, TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)已知的情况下，求解观察值序列。

(Forward-backward算法)2. 参数(ObservedSet, TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)已知的情况下，求解状态值序列。

(viterbi算法)3. 参数(ObservedSet)已知的情况下，求解(TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)。

(Baum-Welch算法)其中，第三种问题最⽞乎也最不常⽤，第⼆种问题最常⽤，【中⽂分词】，【语⾳识别】, 【新词发现】，【词性标注】都有它的⼀席之地。