HMM隱馬爾可夫模型
寫在前面：日常的總結，▲注意含有有以下成分▲：支離破碎，口水話表達，不清不楚，專業度高，非常難懂，請謹慎觀看，如果要學習請自行查找課本等相關資料 詞性標註算法有CLAWS，但是計算要計算每一條路徑，所以效率很低，所有有人提出了HMM+維特比算法(動態規劃思想)記錄局部最優來計算詞性標註，效率提高，markov model最開始應用在語音識別，如今，在分詞、POS標註和統計機器翻譯都得到廣泛運用。
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