ビタビアルゴリズムをpythonで実装してみた - Screaming Loud
ビタビアルゴリズムを理解も兼ねて実装してみました． # -*- coding:utf-8 -*- states = ("rainy","sunny") observations = ("walk","shop","clean","shop","walk") start_prob = {"rainy":0.6,"sunny":0.4} transit_prob = {"rainy":{"rainy":0.7,"sunny":0.3}, "sunny":{"rainy":0.4,"sunny":0.6}} emission_prob = {'rainy' : {'walk': 0.1, 'shop': 0.4, 'clean': 0.5}, 'sunny' : {'walk': 0.6, 'shop': 0.3, 'clean': 0.1}} def viterbi(observs,state
MeCabをC++から使ってみる | mwSoft
概要 MeCabのTaggerとかLatticeをC++から直接呼んで形態素解析してみた。 MeCabのコードリーディングをしようかと思ったので、その前に生っぽい感じのコードを書いて感覚を養ってみようという試み。 尚、本記事のサンプルコードはエラー処理とか全然してないので注意。 簡易コード まずは極力シンプルなコードで形態素解析を実行してみる。 #include <iostream> #include <mecab.h> int main(int argc, char **argv) { char input[1024] = "ジョニーは戦場へ行った"; MeCab::Tagger *tagger = MeCab::createTagger(""); const char *result = tagger->parse(input); std::cout << result << std:
ビタビアルゴリズム - Wikipedia
ビタビアルゴリズム（英: Viterbi algorithm）は、観測された事象系列を結果として生じる隠された状態の最も尤もらしい並び（ビタビ経路と呼ぶ）を探す動的計画法アルゴリズムの一種であり、特に隠れマルコフモデルに基づいている。観測された事象系列の確率計算のアルゴリズムである 前向きアルゴリズム（英: forward algorithm）も密接に関連している。これらのアルゴリズムは情報理論の一部である。 このアルゴリズムには、いくつかの前提条件がある。まず、観測された事象と隠されている事象は1つの系列上に並んでいる。この系列は多くの場合時系列である。次に、これら2つの並びには一対一の対応があり、1つの観測された事象は正確に1つの隠されている事象に対応している。第三に、時点 での最も尤もらしい隠されている事象の計算は、 での観測された事象と での最も尤もらしい隠された事象の系列のみに依
形態素解析エンジン言語郎 - とは？
自然言語で書かれた文を、形態素（言語で意味を持つ最小単位）に分割する技術です。この際、辞書 (「品詞」などの情報つきの単語リスト)中の情報を参照することで、「品詞」、「活用形」、「読み」等の情報を得ることが可能です。
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(ML 14.11) Viterbi algorithm (part 1)
Viterbi Decoder
Wikipediaのビタビアルゴリズムを写経 : mwSoft blog
