中文分词之HMM模型详解
2016-06-15 00:18
148 查看
文章转载自: http://yanyiwu.com/work/2014/04/07/hmm-segment-xiangjie.html
HMM(Hidden Markov Model): 隐式马尔科夫模型。
HMM模型可以应用在很多领域,所以它的模型参数描述一般都比较抽象,以下篇幅针对HMM的模型参数介绍直接使用它在中文分词中的实际含义来讲:
HMM的典型介绍就是这个模型是一个五元组:
StatusSet: 状态值集合
ObservedSet: 观察值集合
TransProbMatrix: 转移概率矩阵
EmitProbMatrix: 发射概率矩阵
InitStatus: 初始状态分布
HMM模型可以用来解决三种问题:
参数(StatusSet, TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)已知的情况下,求解观察值序列。(Forward-backward算法)
参数(ObservedSet, TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)已知的情况下,求解状态值序列。(viterbi算法)
参数(ObservedSet)已知的情况下,求解(TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)。(Baum-Welch算法)
其中,第三种问题最玄乎也最不常用,第二种问题最常用,【中文分词】,【语音识别】, 【新词发现】, 【词性标注】 都有它的一席之地。所以本文主要介绍第二种问题,即【viterbi算法求解状态值序列】的方法。
观察值集合为就是所有汉字(东南西北你我他…),甚至包括标点符号所组成的集合。
状态值也就是我们要求的值,在HMM模型中文分词中,我们的输入是一个句子(也就是观察值序列),输出是这个句子中每个字的状态值。比如:
B后面只可能接(M or E),不可能接(B or S)。而M后面也只可能接(M or E),不可能接(B, S)。
没错,就是这么简单,现在输入输出都明确了,下文讲讲输入和输出之间的具体过程,里面究竟发生了什么不可告人的秘密,请看下文:
上文只介绍了五元组中的两元【StatusSet, ObservedSet】,下文介绍剩下的三元【InitStatus, TransProbMatrix, EmitProbMatrix】。
这五元的关系是通过一个叫
也就是句子的第一个字属于
回过头看
矩阵的横坐标和纵坐标顺序是
由上
到此,已经介绍完HMM模型的五元参数,假设现在手头上已经有这些参数的具体概率值,并且已经加载进来,(也就是有该模型的字典了,详见HMMDict里面的
二维数组 path[4][15],4是状态数(0:B,1:E,2:M,3:S),15是输入句子的字数。比如 path[0][2] 代表 weight[0][2]取到最大时,前一个字的状态,比如 path[0][2] = 1, 则代表 weight[0][2]取到最大时,前一个字(也就是
在本例中:
回溯的路径是:
也就是给定我们一个模型,我们对模型进行载入完毕之后,只要运行一遍
HMM(Hidden Markov Model): 隐式马尔科夫模型。
HMM模型可以应用在很多领域,所以它的模型参数描述一般都比较抽象,以下篇幅针对HMM的模型参数介绍直接使用它在中文分词中的实际含义来讲:
HMM的典型介绍就是这个模型是一个五元组:
StatusSet: 状态值集合
ObservedSet: 观察值集合
TransProbMatrix: 转移概率矩阵
EmitProbMatrix: 发射概率矩阵
InitStatus: 初始状态分布
HMM模型可以用来解决三种问题:
参数(StatusSet, TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)已知的情况下,求解观察值序列。(Forward-backward算法)
参数(ObservedSet, TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)已知的情况下,求解状态值序列。(viterbi算法)
参数(ObservedSet)已知的情况下,求解(TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)。(Baum-Welch算法)
其中,第三种问题最玄乎也最不常用,第二种问题最常用,【中文分词】,【语音识别】, 【新词发现】, 【词性标注】 都有它的一席之地。所以本文主要介绍第二种问题,即【viterbi算法求解状态值序列】的方法。
五元组参数在中文分词中的具体含义
接下来我们讲实的,不讲虚的,针对中文分词应用,直接给五元组参数赋予具体含义:StatusSet & ObservedSet
状态值集合为(B, M, E, S): {B:begin, M:middle, E:end, S:single}。分别代表每个状态代表的是该字在词语中的位置,B代表该字是词语中的起始字,M代表是词语中的中间字,E代表是词语中的结束字,S则代表是单字成词。观察值集合为就是所有汉字(东南西北你我他…),甚至包括标点符号所组成的集合。
状态值也就是我们要求的值,在HMM模型中文分词中,我们的输入是一个句子(也就是观察值序列),输出是这个句子中每个字的状态值。比如:
小明硕士毕业于中国科学院计算所[/code]输出的状态序列为
BEBEBMEBEBMEBES[/code]根据这个状态序列我们可以进行切词:
BE/BE/BME/BE/BME/BE/S[/code]所以切词结果如下:
小明/硕士/毕业于/中国/科学院/计算/所[/code]同时我们可以注意到:
B后面只可能接(M or E),不可能接(B or S)。而M后面也只可能接(M or E),不可能接(B, S)。
没错,就是这么简单,现在输入输出都明确了,下文讲讲输入和输出之间的具体过程,里面究竟发生了什么不可告人的秘密,请看下文:
上文只介绍了五元组中的两元【StatusSet, ObservedSet】,下文介绍剩下的三元【InitStatus, TransProbMatrix, EmitProbMatrix】。
这五元的关系是通过一个叫
Viterbi的算法串接起来,
ObservedSet序列值是
Viterbi的输入,而
StatusSet序列值是
Viterbi的输出,输入和输出之间
Viterbi算法还需要借助三个模型参数,分别是InitStatus, TransProbMatrix, EmitProbMatrix,接下来一一讲解:
InitStatus
初始状态概率分布是最好理解的,可以示例如下:#B -0.26268660809250016 #E -3.14e+100 #M -3.14e+100 #S -1.4652633398537678[/code]示例数值是对概率值取对数之后的结果(可以让概率相乘的计算变成对数相加),其中
-3.14e+100作为负无穷,也就是对应的概率值是0。下同。
也就是句子的第一个字属于
{B,E,M,S}这四种状态的概率,如上可以看出,E和M的概率都是0,这和实际相符合,开头的第一个字只可能是词语的首字(B),或者是单字成词(S)。
TransProbMatrix
转移概率是马尔科夫链很重要的一个知识点,大学里面学过概率论的人都知道,马尔科夫链最大的特点就是当前T=i时刻的状态
Status(i),只和
T=i时刻之前的n个状态有关。也就是:
{Status(i-1), Status(i-2), Status(i-3), ... Status(i - n)}[/code]更进一步的说,HMM模型有三个基本假设(具体哪三个请看文末备注)作为模型的前提,其中有个【有限历史性假设】,也就是马尔科夫链的
n=1。即Status(i)只和Status(i-1)相关,这个假设能大大简化问题。
回过头看
TransProbMatrix,其实就是一个
4x4(4就是状态值集合的大小)的二维矩阵,示例如下:
矩阵的横坐标和纵坐标顺序是
BEMS x BEMS。(数值是概率求对数后的值,别忘了。)
-3.14e+100 -0.510825623765990 -0.916290731874155 -3.14e+100 -0.5897149736854513 -3.14e+100 -3.14e+100 -0.8085250474669937 -3.14e+100 -0.33344856811948514 -1.2603623820268226 -3.14e+100 -0.7211965654669841 -3.14e+100 -3.14e+100 -0.6658631448798212[/code]比如
TransProbMatrix[0][0]代表的含义就是从状态B转移到状态B的概率,由
TransProbMatrix[0][0] = -3.14e+100[/code]可知,这个转移概率是0,这符合常理。由状态各自的含义可知,状态B的下一个状态只可能是ME,不可能是BS,所以不可能的转移对应的概率都是0,也就是对数值负无穷,在此记为
-3.14e+100。
由上
TransProbMatrix矩阵可知,对于各个状态可能转移的下一状态,且转移概率对应如下:
#B #E:-0.510825623765990,M:-0.916290731874155 #E #B:-0.5897149736854513,S:-0.8085250474669937 #M #E:-0.33344856811948514,M:-1.2603623820268226 #S #B:-0.7211965654669841,S:-0.6658631448798212[/code]
EmitProbMatrix
这里的发射概率(EmitProb)其实也是一个条件概率而已,根据HMM模型三个基本假设(哪三个请看文末备注)里的【观察值独立性假设】,观察值只取决于当前状态值,也就是:P(Observed[i], Status[j]) = P(Status[j]) * P(Observed[i]|Status[j])[/code]其中
P(Observed[i]|Status[j])这个值就是从
EmitProbMatrix中获取。
EmitProbMatrix示例如下:
#B 耀:-10.460283,涉:-8.766406,谈:-8.039065,伊:-7.682602,洞:-8.668696,... #E 耀:-9.266706,涉:-9.096474,谈:-8.435707,伊:-10.223786,洞:-8.366213,... #M 耀:-8.47651,涉:-10.560093,谈:-8.345223,伊:-8.021847,洞:-9.547990,.... #S 蘄:-10.005820,涉:-10.523076,唎:-15.269250,禑:-17.215160,洞:-8.369527...[/code]虽然
EmitProbMatrix也称为矩阵,这个矩阵太稀疏了,实际工程中一般是将上面四行发射转移概率存储为4个Map,详见代码HMMSegment。
到此,已经介绍完HMM模型的五元参数,假设现在手头上已经有这些参数的具体概率值,并且已经加载进来,(也就是有该模型的字典了,详见HMMDict里面的
hmm_model.utf8),那么我们只剩下
Viterbi这个算法函数,这个模型就算可以开始使用了。所以接下来讲讲
Viterbi算法。
HMM中文分词之Viterbi算法
输入样例:
小明硕士毕业于中国科学院计算所[/code]
Viterbi算法计算过程如下:
定义变量
二维数组 weight[4][15],4是状态数(0:B,1:E,2:M,3:S),15是输入句子的字数。比如 weight[0][2] 代表 状态B的条件下,出现'硕'这个字的可能性。二维数组 path[4][15],4是状态数(0:B,1:E,2:M,3:S),15是输入句子的字数。比如 path[0][2] 代表 weight[0][2]取到最大时,前一个字的状态,比如 path[0][2] = 1, 则代表 weight[0][2]取到最大时,前一个字(也就是
明)的状态是E。记录前一个字的状态是为了使用viterbi算法计算完整个 weight[4][15] 之后,能对输入句子从右向左地回溯回来,找出对应的状态序列。
使用InitStatus对weight二维数组进行初始化
已知InitStatus如下:#B -0.26268660809250016 #E -3.14e+100 #M -3.14e+100 #S -1.4652633398537678[/code]且由EmitProbMatrix可以得出
Status(B) -> Observed(小) : -5.79545 Status(E) -> Observed(小) : -7.36797 Status(M) -> Observed(小) : -5.09518 Status(S) -> Observed(小) : -6.2475[/code]所以可以初始化 weight[i][0] 的值如下:
weight[0][0] = -0.26268660809250016 + -5.79545 = -6.05814 weight[1][0] = -3.14e+100 + -7.36797 = -3.14e+100 weight[2][0] = -3.14e+100 + -5.09518 = -3.14e+100 weight[3][0] = -1.4652633398537678 + -6.2475 = -7.71276[/code]注意上式计算的时候是相加而不是相乘,因为之前取过对数的原因。
遍历句子计算整个weight二维数组
//遍历句子,下标i从1开始是因为刚才初始化的时候已经对0初始化结束了 for(size_t i = 1; i < 15; i++) { // 遍历可能的状态 for(size_t j = 0; j < 4; j++) { weight[j][i] = MIN_DOUBLE; path[j][i] = -1; //遍历前一个字可能的状态 for(size_t k = 0; k < 4; k++) { double tmp = weight[k][i-1] + _transProb[k][j] + _emitProb[j][sentence[i]]; if(tmp > weight[j][i]) // 找出最大的weight[j][i]值 { weight[j][i] = tmp; path[j][i] = k; } } } }[/code]如此遍历下来,
weight[4][15]和
path[4][15]就都计算完毕。
确定边界条件和路径回溯
边界条件如下:对于每个句子,最后一个字的状态只可能是 E 或者 S,不可能是 M 或者 B。[/code]所以在本文的例子中我们只需要比较
weight[1(E)][14]和
weight[3(S)][14]的大小即可。
在本例中:
weight[1][14] = -102.492; weight[3][14] = -101.632;[/code]所以 S > E,也就是对于路径回溯的起点是
path[3][14]。
回溯的路径是:
SEBEMBEBEMBEBEB[/code]倒序一下就是:
BE/BE/BME/BE/BME/BE/S[/code]所以切词结果就是:
小明/硕士/毕业于/中国/科学院/计算/所[/code]到此,一个HMM模型中文分词算法过程就阐述完毕了。
也就是给定我们一个模型,我们对模型进行载入完毕之后,只要运行一遍
Viterbi算法,就可以找出每个字对应的状态,根据状态也就可以对句子进行分词。
模型的训练问题
以上讲的前提是基于模型来进行切词,也就是假设我们手头上的HMM模型已经是被训练好了的(也就是InitStatus, TransProbMatrix, EmitProbMatrix这三个模型的关键参数都是已知的),没有涉及到这三个参数是如何得到的。这三个参数其实也是基于已分词完毕的语料进行统计计算,计算出相应的频率和条件概率就可以算出这三个参数。具体在此就不讲了。备注
HMM模型的三个基本假设如下:
有限历史性假设:P(Status[i]|Status[i-1],Status[i-2],... Status[1]) = P(Status[i]|Status[i-1])[/code]齐次性假设(状态和当前时刻无关):
P(Status[i]|Status[i-1]) = P(Status[j]|Status[j-1])[/code]观察值独立性假设(观察值只取决于当前状态值):
P(Observed[i]|Status[i],Status[i-1],...,Status[1]) = P(Observed[i]|Status[i])[/code]
相关文章推荐
- 高性能Javascript之 -- 递归,迭代,查表法
- Javascript程序设计第三版,chapter4-5
- bzoj4554【TJOI2016&HEOI2016】游戏
- JS程序设计 Chapter6 - 面向对象 (一)
- JSTL与EL表达式
- 网络:协议3
- 企业管理授权指南(二)-“企业管理者可以是糊涂蛋”
- 为复杂的问题找一个简单的答案
- 网络:TCP/IP
- NYOJ-108-士兵杀敌(一)
- Quartz2D绘图
- 第二次冲刺站立会议06
- Android Application类的学习
- 单向关联一对一映射
- Java(六) 基本API和字符串
- 跟我一起学JFinal系列一JFinal简介
- 20145122 《Java程序设计》课程总结
- JAVA经典试题四十道
- bzoj4553【TJOI2016&HEOI2016】序列
- 如何在eclipse jee中创建Maven project并且转换为Dynamic web project