[发明专利]一种基于隐马尔可夫模型的词性标注方法

摘要

本发明提供一种基于隐马尔可夫模型的词性标注方法，包括：基于HMM模型的初步描述，在所述HMM模型上的Viterbi算法给出所述Viterbi算法的具体代码实现，随机变量序列X1,X2,...,Xn满足P(Xn|X1,X2,...,Xn‑1)＝P(Xn|Xn‑1)，利用已知的信息，通过求解Xn的转移概率矩阵方法获取随机变量序列Xn的性质,进而解决问题；以HMM链作为基础理论，基于Viterbi算法的词性标注的过程为：(1)确定到达下一个状态的最可能路径，并记录其状态；(2)确定系统完成时最可能的隐藏状态；(3)所述最可能的状态路径在整个网格回溯，回溯完成时生成观察序列的最可能的隐藏状态序列，在词性标注、语音识别等多个领域都有很广泛的应用。