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[개념] *히든 스테이트의 최적 시퀀스(the most likely sequence of hidden states)를 찾기 위한 다이내믹 프로그래밍(dynamic programming) 기법의 일종
은닉마코프모델의 디코딩 과정, 비터비 확률, EM 알고리즘을 통한 방출확률
[알고리즘] 현재 스테이트로 전이할 확률이 가장 큰 직전 스테이트를 모든 시점, 모든 스테이트에 대해 구합니다.
모든 시점, 모든 스테이트에 대해 구한 결과는 다음과 같습니다. (원래는 그물망처럼 촘촘하게 되어 있으나 경로가 끊어지지 않고 처음부터 끝까지 연결되어 있는 경로가 유효할 것이므로 그래프를 그린 사람이 이해를 돕기 위해 이들만 남겨 놓은 것 같습니다)
전방확률과 후방확률
은닉마코프모델의 파라메터 학습을 위해서는 후방확률 β 개념을 먼저 짚고 넘어가야 합니다. 전방확률 α와 반대 방향으로 계산한 것이 후방확률입니다. 그 식은 각각 다음과 같습니다.
활용: Part-of-speech (POS) tagging
Designing_HMM-Based_Part-of-Speech_Tagger_for_Lith.pdf728x90
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