音声認識を長年研究されている @akinori_ito 先生が、2000年以前に起こったNNとHMMの競争の流れについてツイートしてくださいました。
![音声認識でかつてNNがHMMに敗北した状況まとめ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dd4d02f0c2a1fbcf895d26a6d35523f5ca3b4813/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.togetter.com%2Fogp2%2Feb370e2bb59c8e15377afaf39bd2cab7-1200x630.png)
"ビジネスでもほとんど使われていない最新の統計モデル"とかいう謎なレッテルをはられてしまったことで話題の隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model)を実装した。 NLPでのHMMは教師ありデータに対して使う場合が多いが、完全に品詞がわかっている場合はCRFとか使ったほうが良い。なので隠れ状態が本当に隠れている場合のHMMはあまりNLPで使う機会がない。 というわけで隠れ状態をEMで推測する本当のHMMを実装した。HMMの実装で力尽きたのでスケーリングとかViterbiとかはサボっていてまだやっていない(ので長い系列を入れると確率がやばい感じになるし、系列の推定部分は適当)。 https://github.com/echizentm/HiddenMarkovModel $$ cat sample.txt She is Kazumi . She is Alice . : n v
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