Viterbi Algorithm

矩阵法numpy

注:转移矩阵和发射矩阵以列维度上形式表示概率分布的,即列维度axis=1上元素和为1。注意:把隐状态概率分布表示为向量后,向量乘以状态转移矩阵的结果为新的隐状态。 同理,对发射矩阵做向量矩阵乘法会得到新的观测状态。


HMM Viterbi Algorithm

HMM

hmm

HMM的问题,就是求解X,Y的观测序列和隐含状态序列的联合概率。

viterbi

基于viterbi算法HMM的NER实现

https://www.bilibili.com/video/BV1zJ411575b?t=1724

Viterbi Algorithm 篱笆网络

篱笆网络有向图的特点是同一列节点有多个,并且和上一列节点交错地连接起来。同一列节点代表同一个时间点上不同的状态的并列,因为这种一列一列整齐的节点和交错的边很像篱笆而得名。

篱笆网络的特点:有向、无环图,上一层节点只能指向下一层节点。

L:观测序列长度(输入文本序列),N:隐含状态数(NER的标签数)

穷举法: $O(N^L)$

Viterbi法: $O(L*N^2)$

关键要素

  • 隐含状态集合(数目为N)

  • 观测值集合(数目为L)

  • 隐含状态转移概率矩阵(A,维度为N*N)

  • 观测发射概率矩阵(B,维度为L*N)

  • 初始隐含状态概率向量(π,维度为N*1)

Viterbi Algorithm

Viterbi算法解决篱笆型有向图的最短路径问题。目标:预测概率最大的隐含状态序列

Viterbi算法本质:动态规划+回溯,找到最优选择路径。取每一个时间步观测点对应的最大概率的隐含状态,即局部最优解,隐含序列状态连乘后并不能得到全局最优解。因为并没有考虑到时间步之间隐含状态状态转移的概率的最大化。例如存在相邻两个最大概率的隐含状态,但是这两个状态转移的概率很小或者不存在,所以无法获得全局最优解,甚至是不存在的隐含状态序列解。

凡是使用隐含马尔可夫模型描述的问题都可以用Viteribi法来解码,包括今天的数字通信、语音识别、机器翻译、拼音转汉字、分词等。—《数学之美》

  • Viterbi与HMM的关系?

Viterbi是解决HMM第三个问题的一种具体实现算法。

HMM -> CRF -> BERT -> BERT+CRF

引子:当初用BERT模型做答案抽取任务时(类似NER),模型抽取的句子总是出现截断的残句,通过在BERT模型添加CRF头后,解决了这一个问题。为什么CRF可以解决?原理是怎样的?

通俗讲解Viterbi

Coding the Viterbi algorithm in Numpy

维特比算法

HMM-CRF-LSTM的区别与联系

迭代法

矩阵法