隐马尔科夫模型在构建语言模型中的应用

摘要：

　　目前在万维网中，网页仅仅是一个单调的内容显示，电脑只负责将一个网页链接到另一个网页，网络不能按照用户的要求自动搜寻和检索网页，直至找到所需要的内容。而语义网则是希望计算机能“看懂”网页的内容，使计算机成为“智能”的导航工具。为使语义网工作，计算机必须能访问结构化的信息集合以及一套推理规则，据此进行自动推理。隐马尔科夫模型是序列数据处理和统计学习的一种重要概率模型，最近几年已经被成功应用到许多关于自然语言处理的任务中。计算语言学的根本任务就是要建立形式化的计算模型，并且用这种模型来处理自然语言。本文简要介绍了隐马尔科夫模型，并介绍了隐马尔科夫模型的三个基本算法，使隐马尔科夫应用到构建语言模型中，让计算机达到自动学习的过程。

关键词： 自然语言 信息处理 隐马尔科夫模型 参数估计

作者: 王宏生 孙美玲 李家峰

作者单位: 沈阳工业大学信息学院 110178

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届沈阳科学学术年会

会议地点: 沈阳

会议语种:中文

页码: 194-198

在线出版日期: 2009-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）