中科自动化隐马尔可夫模型

据深圳中科自动化科技了解，隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，简称HMM)是结构简单的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network)，这是一种尤其的有向图模型，主要用于时序数据建模，在语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。

在分词算法中，隐马尔可夫经常用作能够发现新词的算法，通过海量的数据学习，能够将人名、地名、互联网上的新词等一一识别出来，具有广泛的应用场景。(达观数据 江永青)

隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。如图所示，隐马尔可夫模型中的变量可分为两组。组是状态变量{y1, y2, …, yn}，其中yi表示第i时刻的系统状态。通常假定状态变量是隐藏的、不可被观测的，因此状态变量亦称隐变量。第二组是观测变量{x1, x2, …, xn}，其中xi表示第i时刻的观测值。在隐马尔可夫模型中，系统通常在多个状态之间转换，因此状态变量yi的取值范围通常是有N个可能取值的离散空间。

据深圳中科自动化科技了解，在任一时刻，观测变量的取值仅依赖于状态变量，即xi由yi决定，与其他状态变量及观测变量的取值无关。同时，i时刻的状态yi仅依赖于i-1时刻的状态yi-1，与其余n-2个状态无关。这就是所谓的“马尔可夫链”，即：系统下一时刻的状态仅由当前状态决定，不依赖于以往的任何状态。

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