基于隐Markov模型的汉语词类自动标注的实验研究

汉语词类自动标注技术在中文信息处理现实应用中占据着十分重要的位置。论文在经过人工分词和词类标注的大规模汉语语料库的支持下 ,通过一系列对比实验 ,对基于隐 Markov模型的汉语词类自动标注算法进行了系统的考察 ,并得出结论 :1Bigram模型的“性能价格比”较 Tri-gram模型更令人满意 ;2以 7万词次左右的标注语料库训练 Bigram模型即已基本够用 (此时 ,兼类词词类标注正确率及文本词类标注正确率分别可达 93%和 97%以上 ) ;3Bi-gram模型对不同领域具有一定的适应性。这些结论对设计实用型汉语词类自动标注系统具有指导意义。     

基于隐马尔可夫模型的中文语言理解研究

本文主要叙述了统计语言理解中隐马尔可夫模型的原理,以及如何利用它进行中文语言理解,总结与展望了隐马尔可夫模型的改进和发展.     

基于隐马尔可夫模型的中文语言理解研究

本文主要叙述了统计语言理解中隐马尔可夫模型的原理,以及如何利用它进行中文语言理解,总结与展望了隐马尔可夫模型的改进和发展。     

关于m重隐非齐次马尔可夫模型的混合性

研究了m重隐非齐次马尔可夫模型的混合性.首先给出了m重非齐次马尔可夫链混合性的定义,然后证明了m重非齐次马尔可夫链满足混合性的充分条件,最后将所得结果推广到了m重隐非齐次马尔可夫模型上,为进一步研究多重隐马尔可夫模型提供了理论基础.     

隐马尔科夫模型在词性标注中的应用

文章从一阶隐马尔科夫模型（HMM）的定义及其基本问题出发,把词性自动标注描述成HMM模型的一个应用,并给出了语料库中统计计算各个模型参数的方法,其中对词性序列的检测和最佳词性序列的生成方面进行了较详细的描述和研究。     

基于改进的隐马尔科夫模型的词性标注方法

针对隐马尔可夫(HMM)词性标注模型状态输出独立同分布等与语言实际特性不够协调的假设,对隐马尔可夫模型进行改进,引入马尔可夫族模型。,该模型用条件独立性假设取代HMM模型的独立性假设。将马尔可夫族模型应用于词性标注,并结合句法分析进行词性标注。用改进的隐马尔可夫模型进行词性标注实验。实验结果表明:与条件独立性假设相比,独立性假设是过强假设,因而基于马尔可夫族模型的语言模型更符合语言等实际物理过程;在相同的测试条件下,马尔可夫族模型明显好于隐马尔可夫模型,词性标注准确率从94.642%提高到97.126%。     

一类隐马尔可夫模型的若干极限性质

假定隐藏的马尔可夫链为非齐次，研究隐非齐次马尔可夫模型的一些强极限定理．首先在引理中得出了隐非齐次马尔可夫模型的一些性质，从而导出了隐非齐次马尔可夫模型的三元函数一类平均值的强极限定理．作为定理的推论，得到了隐非齐次马尔可夫模型状态出现频率的一类强极限定理．隐马尔可夫模型可应用于弱相依随机变量的建模上，也可用作研究发音过程、神经生理学与生物遗传等方面的工具．     

基于隐马尔可夫模型的P2P流量控制管理系统

首先介绍P2P流量的现状,说明现在对于P2P流量要采取疏堵结合的原则.接着介绍P2P流量的管理策略和控制P2P流量的技术,并在对隐马尔可夫模型做了简单介绍之后提出一种基于隐马尔可夫模型的P2P流量控制管理系统.该系统表现出了良好的灵活性和可扩展性.     

关于隐马尔可夫模型的一个极限性质

隐马尔可夫模型是研究发音过程、神经生理学与生物遗传等问题的有力工具,并且在弱相依变量的建模上得到了广泛应用.本文假定隐藏的马氏链为非齐次的,从而导出了该模型泛函序列{fn(X0,...,Xn,Yn)}的强极限定理.     

隐马尔可夫模型的拓朴应用

以非齐次隐马尔可夫模型(Inhomogeneous Hidden Markov Mode1)出发,用自适应函数链神经网络与非齐次隐马尔可夫模型相结合,训练出适用环境变化的HMM模型,并应用该混合模型进行语音识别.实验结果表明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别,该模型具有更好的鲁棒性,在信噪比较低的情况下,可以提高识别率.     

一类隐非齐次马尔可夫模型的强极限定理

在假定隐藏的马氏链为非齐次且从隐藏链到观测链的转移矩阵列也与时刻n有关的情况下,对一类在发音过程中常用的隐马尔可夫模型进行研究.这类模型的主要特点是观测链不仅受当前状态的影响还与上一时刻的状态有关.先给出了该模型的强极限定律,然后得出了状态出现频率的强极根定理.     

量化子空间分布隐马尔可夫模型

提出了量化子空间分布隐马尔可夫模型(QSDHMM)。该模型可由连续分布隐马尔可夫模型(CDHMM)导出，方法是先将CDHMM的高斯分布投影到K个子空间，然后将每个子空间高斯分布聚类成一个数目较小的“高斯分布原型”。用这些“高斯分布原型”可以表示出声学模型的状态分布，理论分析和仿真实验表明，对于大词表连续语音识别系统，与CDHMM相比较，QSDHMM可以压缩模型参数18倍，从而节省系统存储空间，但精度无明显降低。     

基于隐马尔可夫过程的藏语语音预测初探

针对藏语言的特点,提出基于隐马尔可夫过程(HMM)的概率统计模型,用可观测的藏语文本信息预测重音标注,提出了初步设想.     

基于自回归隐半马尔可夫模型的设备故障诊断

提出了一种新的隐马尔可夫模型(HMM)拓展模型自回归隐半马尔可夫过程(Auto-Regressive Hidden Semi-Markov Model,AR-HSMM),并给出了模型参数的推导和相应的"前向-后向"算法.与传统的HMM相比,AR-HSMM有以下两个优点:①把传统HMM所假设的隐藏状态分布改进为显式高斯分布;②改进了传统HMM假设各观测变量相互独立的问题,通过在各观测变量之间建立联系,从而使之更加符合实际情况.在液压泵故障诊断中的应用实例表明,AR-HSMM在故障诊断中是非常有效的.     

隐马尔可夫模型及在人脸识别算法中的应用

介绍了隐马尔可夫模型(HMM)及其三大算法,并将其引入人脸识别的研究中,描述了一种基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法.一幅正面人脸图像的重要特征具有一定的顺序,它可以通过一维的HMM来建模,每个特征区域被指定为一个状态,通过K-L变换将降维以后的特征矢量作为观察矢量.和其他人脸识别的方法比较,隐马尔可夫模型更能为人脸检测和识别提供灵活的框架.     

马尔可夫链模型及其应用研究

马尔可夫链模型是一种将时间序列看作一个随机过程,通过对事物不同状态的初始概率及状态之间的转移概率的研究来预测事物未来状态的数学方法。本文阐述了马尔可夫链模型的原理,并以某技术企业人才职称结构为例进行了预测分析。     

隐马尔可夫过程小波变换的参数估计

作者提出了一种新的方法来解决通过小波变换后的隐马尔可夫过程参数的计算问题．这个方法不必根据变换后的结果对系统参数进行重新估计,而只需利用变换后输出的小波系数直接来计算参数即可,避免了保留所有训练数据的繁琐复杂计算过程。     

基于因子分析的隐马尔可夫模型

状态输出概率密度为对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(HMM-DG)在帧内特征相关建模方面存在缺陷．本文将因子分析方法与HMM-DG的混合高斯建模相结合,提出了一种具有弹性的帧内特征相关隐马尔可夫模型框架一基于因子分析的隐马尔可夫模型(HMM-FA)．并导出了HMM-FA的训练算法．理论分析和仿真实验都表明：在训练数据相同的条件下,HMM-FA的性能优于HMM-DG。     

基于隐马尔可夫链和支持向量机人脸识别混合模型的视频节目聚类标注

人脸在视频节目中代表了重要语义信息 ,提出使用支持向量机和隐马尔可夫链混合模型对人脸进行识别 ,然后把识别结果进行高斯聚类 ,实现视频节目的内容标注 .具体步骤如下 :首先建立人脸肤色模型 ,对视频图像中可能的人脸区域进行定位 ;从定位区域提取人脸各个器官的独立基特征 ,然后使用支持向量机和隐马尔可夫链混合模型对定位区域进行人脸识别 ,最后由高斯聚类完成视频节目的语义标注     

马尔可夫链在高校通信市场预测与决策中的应用

借助随机过程中著名的马尔可夫链理论知识,以某地区三高校通信市场客户的转移数据为研究对象,分析了市场占有率的变化,通过实例来将马尔可夫分析法运用于决策过程,力图为通信市场分布策略研究提供一种新的思路.