基于隐马尔科夫模型的命名实体识别

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一种基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法

Ｃａｉ等人提出使用非重叠的采样窗口扫描图像，并将采样窗口
０引言
作为图像识别的重要研究方向，人脸识别技术是当前生物
特征识别技术中的研究热点。与其他生物特征的识别相比，人
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基于HMM的生物医学命名实体的识别与分类

关键词：信息抽取；生物医学命名实体；隐马尔可夫模型；单词特征
０引言
随着生物医学文献的不断增多，我们迫切需要寻求一种有效的方法能从文档中自动抽取出有用的信息ｎ因此信息抽取，技术在生物医学领域有极其重要的应用价值。命名实体的识别与分类是信息抽取技术中重要的一步，也是开展如缩略语消歧、回指等后续工作的前提。代词消息理解会议（Ｃ）ＭＵｓ的召开促使了信息抽取技术的发展。据此会议定义，在媒体领域，名实体的识别任务就是识别出命人名、名、地点公司机构名等。至于生物医学领域，需要识别的是基因、白质、蛋病毒等命名实体。近年来，越多的人把命越来
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命名实体识别技术研究进展综述

命名实体识别技术研究进展综述一、本文概述随着信息技术的快速发展，自然语言处理（NLP）领域的研究日益深入，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）作为其中的一项关键技术，在信息抽取、机器翻译、问答系统、语义理解等多个领域具有广泛的应用价值。

本文旨在对命名实体识别技术的研究进展进行综述，以期为相关领域的研究者和实践者提供全面的技术概览和前沿动态。

本文首先介绍了命名实体识别的基本概念和重要性，阐述了NER 技术的核心任务和应用场景。

接着，回顾了NER技术的研究历程，包括早期的规则方法和基于词典的方法，以及近年来基于深度学习的NER技术的快速发展。

在此基础上，本文重点分析了当前主流的NER 技术，包括基于深度学习的监督学习方法、无监督学习方法、迁移学习方法和弱监督学习方法等，并对这些方法的优缺点进行了比较和评价。

本文还关注了NER技术在多语种、跨领域和少样本场景下的应用和挑战，探讨了相应的解决策略和发展趋势。

本文总结了NER技术的研究现状和未来发展方向，以期为推动NER技术的进一步发展提供参考和借鉴。

二、命名实体识别技术概述命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名、日期、时间等。

这些实体在文本中扮演着重要的角色，对于理解文本的含义和上下文信息具有关键的作用。

NER技术广泛应用于信息抽取、机器翻译、问答系统、语义网、智能代理等领域，是自然语言处理中不可或缺的一部分。

NER技术的核心在于对文本进行语义理解和分析，通过算法和模型来识别和标注文本中的实体。

根据不同的应用场景和数据特点，NER 技术可以分为多种类型，如基于规则的方法、基于统计的方法、基于深度学习的方法等。

基于深度学习的NER技术近年来取得了显著的进展，成为当前研究的热点和趋势。

自然语言处理中的命名实体识别与关系抽取

自然语言处理中的命名实体识别与关系抽取命名实体识别与关系抽取是自然语言处理中的重要技术。

它们分别用于识别文本中的命名实体和抽取命名实体之间的关系，对于自然语言处理领域的信息抽取、文本分类和知识图谱构建等任务具有重要意义。

本文将分别介绍命名实体识别和关系抽取的基本概念、技术方法和应用场景，并讨论它们在自然语言处理领域的发展和挑战。

一、命名实体识别命名实体识别是自然语言处理中的一项基础任务，它主要是识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名、日期、时间等。

命名实体识别通常在信息抽取、知识图谱构建、问答系统等任务中起着重要作用。

1.1命名实体识别的基本概念命名实体识别的主要目标是从文本中识别出具有特定名称的实体，并将其分类为不同的类别。

常见的命名实体包括人名、地名、组织机构名、时间、日期等。

命名实体识别的结果通常是一个实体序列，每个实体都有对应的类别标签。

1.2命名实体识别的技术方法命名实体识别的技术方法主要包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。

基于规则的方法通过设计一系列规则来识别文本中的命名实体，但这种方法依赖于语言专家对规则的设计，难以覆盖所有的情况。

基于统计的方法通过训练统计模型来识别命名实体，如隐马尔可夫模型、条件随机场等。

基于深度学习的方法则是通过神经网络模型来学习文本中的命名实体特征，进而识别命名实体。

1.3命名实体识别的应用场景命名实体识别在自然语言处理领域有着广泛的应用场景，如信息抽取、文本分类、知识图谱构建、问答系统等。

在信息抽取任务中，命名实体识别能够帮助抽取文本中的实体关系，从而构建结构化的知识库。

在文本分类任务中，命名实体识别能够帮助识别文本中的关键实体，从而提高分类性能。

在知识图谱构建任务中，命名实体识别能够帮助从大规模文本中抽取实体及其关系，从而构建知识图谱。

在问答系统任务中，命名实体识别能够帮助识别问题中的关键实体，从而提高问题解析的性能。

1.4命名实体识别的发展和挑战随着深度学习技术的发展，命名实体识别在自然语言处理领域取得了一些重要的进展。

隐马尔可夫模型在人脸识别中的应用

隐马尔可夫模型在人脸识别中的应用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种常用于建模序列数据的统计模型。

它被广泛应用于自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域。

在最近几年，隐马尔可夫模型也开始在人脸识别领域展现出巨大的潜力和应用前景。

本文将就隐马尔可夫模型在人脸识别中的应用进行介绍和分析。

一、隐马尔可夫模型基本原理隐马尔可夫模型由可观测序列、状态序列、观测概率和转移概率构成。

在人脸识别中，可观测序列即为输入的人脸图像序列，状态序列表示人脸图像所属的隐藏状态，观测概率表示给定隐藏状态下，对应可观测序列的概率，转移概率则表示从一个隐藏状态转移到另一个隐藏状态的概率。

二、隐马尔可夫模型在人脸识别中的应用1. 人脸特征提取：在隐马尔可夫模型中，可以通过训练模型得到每一隐藏状态对应的特征集合。

在人脸识别中，可以利用隐马尔可夫模型提取人脸图像中的特征，如面部轮廓、眼睛位置、嘴巴轮廓等，并将其作为观测序列输入到模型中进行学习和训练。

2. 人脸识别训练：利用隐马尔可夫模型的学习和训练过程，可以根据已知标记的人脸图像序列，学习得到各个隐藏状态的观测概率和转移概率。

在测试阶段，通过输入一个未知人脸图像序列，可以利用已训练好的模型，计算其对应每个隐藏状态的最大概率，并识别出该人脸图像最可能的隐藏状态，从而实现对人脸的识别和分类。

3. 人脸跟踪与检测：利用隐马尔可夫模型的序列建模能力，可以实现对人脸的跟踪和检测。

通过输入连续的人脸图像序列，通过模型学习和训练，可以估计连续帧之间的状态转移概率，进而预测出下一帧中可能出现的人脸位置和姿态。

三、隐马尔可夫模型在人脸识别中的优势和挑战1. 优势：a. 强大的建模能力：隐马尔可夫模型能够对序列数据进行建模，适用于对人脸图像序列的建模和处理。

b. 对不完整和噪声数据的适应性：由于人脸图像的获取和录入不可避免地会受到一些噪声和不完整数据的影响，而隐马尔可夫模型在一定程度上能够适应这种情况，提高识别的鲁棒性和准确性。

基于两阶段网络和提示学习的少样本中文命名实体识别

基于两阶段网络和提示学习的少样本中文命名实体识别一、研究背景和意义随着互联网的普及和大数据时代的到来，自然语言处理(NLP)技术在各个领域得到了广泛的应用。

命名实体识别(NER)作为自然语言处理的一个重要任务，其在信息抽取、文本分类、问答系统等方面具有重要的实际应用价值。

在现实生活中，由于数据量有限和标注成本高昂等原因，传统的命名实体识别方法往往难以在少样本场景下取得理想的效果。

研究如何在有限的样本数据中提高命名实体识别的准确性和鲁棒性，对于推动NLP技术的发展具有重要的理论和实际意义。

基于深度学习的方法在NLP领域取得了显著的成果，尤其是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等模型在序列数据的建模方面表现出色。

这些模型在处理命名实体识别任务时，往往需要大量的训练数据和较长的训练时间，且对未登录词的处理效果不佳。

现有的命名实体识别方法在面对少样本数据时，往往依赖于人工标注或半监督学习等方法，这些方法在实际应用中存在一定的局限性。

为了克服上述问题，本研究提出了一种基于两阶段网络和提示学习的少样本中文命名实体识别方法。

该方法首先利用两阶段网络对输入文本进行特征提取和表示学习，从而实现对文本中潜在命名实体的检测。

通过提示学习算法对已知命名实体进行知识迁移，从而提高对未知命名实体的识别能力。

这种方法既充分利用了大规模训练数据的优势，又避免了对未登录词的过度依赖，同时还能够有效应对少样本数据的挑战。

本研究旨在提出一种有效的少样本中文命名实体识别方法，以满足现实应用中对高效、准确的命名实体识别的需求。

1. 中文命名实体识别的研究现状和挑战随着自然语言处理技术的不断发展，中文命名实体识别(NER)在文本挖掘、信息抽取等领域取得了显著的成果。

与英文等其他自然语言相比，中文命名实体识别面临着诸多挑战。

中文词汇丰富多样，同音词、多义词等问题较为突出，给命名实体识别带来了很大的困难。

中文语法结构相对简单，缺乏明确的词性标注，这也使得命名实体识别的准确性受到影响。

基于隐马尔可夫模型的手写汉字识别算法研究

基于隐马尔可夫模型的手写汉字识别算法研究一、引言人类文字是交流和传递信息的一种重要方式，而自然语言处理技术的发展，使得计算机可以读取数字化文本并进行文本处理分析，从而更好地进行信息维护和处理。

在其中，手写汉字识别技术是一项至关重要的技术，其应用场景广泛，涉及文本识别、车牌识别、邮政编码识别等多个领域。

本文将介绍一种基于隐马尔科夫模型的手写汉字识别算法，并阐述该算法的核心理论和实现过程。

二、手写汉字识别技术发展现状与应用手写汉字识别技术是指使用计算机技术来识别人手写的汉字信息，从而实现文本数字化。

该技术主要应用于以下领域：1.邮政编码识别。

中国邮政编码是一种以数字形式表示地址信息的标准化系统，它是邮政部门寄递服务必须的基础之一。

而手写汉字识别技术则能够将人手写的汉字信息转化为数字地址信息，方便邮递员查找地址。

2.手写字搜索。

手写字搜索技术可以将人手写的汉字转化为计算机可处理的文本信息。

在搜索引擎领域，可以对手写字搜索结果进行全文索引，从而提升搜索精度和速度。

3.数字化文本处理。

手写汉字识别技术可以将人手写的汉字信息数字化，从而方便进行文本处理分析，包括机器翻译、信息抽取等。

三、隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种表示时间序列结构的统计模型，它基于概率理论，可以用来描述由隐藏的马尔可夫链随机生成的不可观测的状态序列，以及由各状态生成一个观测而产生的观测序列的过程。

HMM模型包含三个核心问题：1.概率计算问题；2.学习问题；3.预测问题。

在手写汉字识别中，采用的是概率计算问题来识别每个汉字。

概率计算问题是指，在给定模型和观测序列的情况下，计算其生成该观测序列的概率。

具体来说，对于一个由$T$个观测值$O=(O_1, O_2, ..., O_T)$组成的观测序列，和一个在此观测序列上定义的HMM模型$\lambda = (A, B, \pi)$，即系统的状态转移矩阵、输出矩阵和初始状态分布，若$P(O|\lambda)$表示给定模型$\lambda$及观测序列$O$的概率，那么概率计算问题可以表示为：$$P(O|\lambda) =\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N}...\sum_{j_T=1}^{N} \pi_i b_{iO_1} a_{i,j_1} b_{j_1O_2} a_{j_1,j_2}...a_{j_{T-1},j_T}b_{j_TO_T}$$其中，$N$为状态集的大小，$\pi_i$表示在时刻$t=1$处于状态$i$的概率，$a_{i,j}$表示在时刻$t$从状态$i$转移到状态$j$的概率，$b_{i,o}$表示状态$i$生成观测值$o$的概率。

基于隐马尔可夫模型(hmm)的模式识别理论

基于隐马尔可夫模型（hmm）的模式识别理论报告人：时间：2020年4月21日地点：实验室概述基于隐马尔可夫模型（hmm）的模式识别方法在模式识别中有着广泛的应用。

如语音识别、手写字识别、图想纹理建模与分类。

hmm还被引入移动通信核心技术“多用户的检测”。

近年来，另外在生物信息可学、故障诊断等领域也开始得到应用。

近几年已经已被学者用于人脸识别的研究之中，是今年来涌现出来的优秀人脸识别方法之一。

经过不断改进，尤其是最近的嵌入式隐马尔可夫模型（ehmm）已经在人脸识别方面取得很大的进展，经过实验，识别率较高，有很好的鲁棒性等优点。

隐马尔可夫模型基本理论依据来源于随机过程中马尔可夫过程理论。

马尔可夫及其马尔可夫过程马尔可夫（A. Markov ，1856—1922）俄国数学家. 他开创了一种无后效性随机过程的研究，即在已知当前状态的情况下，过程的未来状态与其过去状态无关，这就是现在大家熟悉的马尔可夫过程.马尔可夫的工作极大的丰富了概率论的内容，促使它成为自然科学和技术直接有关的最重要的数学领域之一.在工程技术方面目前已被广泛用于通信，模式识别方面。

x(t)与马尔可夫过程相关的概念.随机变量与随机过程把随机现象的每个结果对应一个数，这种对应关系称为随机变量.例如某一时间内公共汽车站等车乘客的人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等，都是随机变量的实例.随机过程随机过程是一连串随机事件动态关系的定量描述.即和“时间”相关的随机变量。

一般记为x(t)。

比如在一天24小时，在每个整点时刻徐州火车站的旅客数量。

马尔可夫过程与马尔可夫链设x(t)是一随机过程，过程在时刻t0+1所处的状态与时刻t0所处的状态相关，而与过程在时刻t0之前的状态无关，这个特性成为无后效性.无后效的随机过程称为马尔可夫过程(MarkovProcess).举例：比如在万恶的旧社会流离失所的百姓在每天的饥饿程度是一个随机过程。

假如他们在t0时刻（今天）的饥饿状态是五分饱，他们在t0+1所（明天）的饥饿状态的概率取决于t0时刻（今天），而和t0时刻（今天）之前（昨天、前天。

实体抽取（命名实体识别）调研报告

实体抽取（命名实体识别）调研报告⼀.介绍实体抽取也就是命名实体识别（Named Entity Recognition ) ,简称为NER，命名实体识别是是⾃然语⾔处理（NLP）中⼀项最基础的⼯作，它的任务就是识别出⽂本当中特定意义的实体，MCU将其分为三⼤类：时间类（TIMEX),实体类(EMAMEX)和数字类（NUMEX)，三⼤类⼜被分为七⼩类(Location, Person, Organization, Money, Percent, Date, Time），⽐如实践类包含⼈名，地名，机构名三类，时间类包含⽇期和时间两类，数字类包含货币和百分⽐两类。

当然我们也可以⾃⼰定义⼀个新的实体类别⼆.命名实体识别发展的历史在命名实体识别⽅⾯的研究，国外开始的⽐较早，⽽国内起步则⽐较晚。

在1991年的IEEE⼈⼯智能应⽤会议上，RAU⾸次发表了有关抽取和识别的⽂章，其主要采⽤基于⼿⼯编写规则的⽅法2。

在MCU-6正式将命名实体识别引⼊，作为⼀项基本的任务之后，随后⼀系列的国际重要会议都将命名实体识别作为⼀项指定的任务，在最早的⼀批会议中，如MCU-7会议评测的系统，⼤多数都是基于⼿⼯编写规则的⽅法。

随着慢慢地发展，在CoNNLL-2003会议上，所有的参赛者都是使⽤的基于统计的机器学习⽅法。

近年来，深度学习发展⼗分迅速。

深度学习的⽅法在NER任务中野得到了运⽤，⽐如RNN-CRF,CNN-CRF以及最近⽐较流⾏的BiLSTM-CRF。

命名实体识别在各个领域发挥着重要的作⽤。

三.NER的实现⽅法及其优劣从NER的发展历史来看，我们⼤致可以将其⽅法做出以下分类：（1）基于规则和字典的⽅法基于规则与字典的⽅法是命名实体识别任务中最古⽼的⽅法。

利⽤⼿⼯编写的规则，提取特征，⽐如关键词，指⽰词，位置词等，收集特征词，并且给每⼀个规则都赋予⼀个权值，当规则冲突的时候，选择权值最⾼的规则进⾏命名实体类型。

由于是最早的命名实体⽅法，所以它的限制也很⼤，当提取规则⽐较适合的时候，它的优越性是很⼤的。

基于隐马尔可夫模型_HMM_的人脸表情识别

HMM 可以记为 λ = ( N , M , π, A, B ) ，简写 λ = ( π, A, B ) 。更形象的说，HMM 分为两部分：一个 Markov 链，由 π, A 描述，产生的输出为状态序列；另一个随机过程，由 B 描述，产生输出观察值序列。 HMM 模型具体可以由下列参数描述：（1） N ：模型中 Markov 链状态数目。记 N 个状态为 S1 ," , S N ，记 t 时刻 Markov 链所处状态为 qt ，显然图3 2.2.2 特征提取以往技术资料中， HMM 的观察向量是利用像素深度构建观察向量，但计算量大，受噪声影响大。本系统采用二维离散余弦变换（2D-Discrete Cosine Transform,2D-DCT）提取人脸表情频域特征，利用其变换后的系数作为观察向量建立高斯模型来表示每个状态。因为 2D-DCT 的变换结果其能量集中分布在低频成分，对噪声和光照变化的敏感度较小，观察向量的维数也大大减少，因此只需取 2D-DCT 左上角的低频系数组成观察向量，就可以表示人脸表情的主要特征。首先把人脸图像划分为图像块，取每一个图像块像素的灰度矩阵按如下 2D-DCT 公式进行变换，变换系数组成观察向量。本系统取 N =8,即采用 8 点的 DCT 变换。图 4 是表情图像经过 DCT 变换后的图片。三组灰度归一后的表情图像图2 三组尺度归一后的表情图像
错误 0 7 10 13 18 20 22
图5 人脸表情HMM状态的划分
高兴惊讶愤怒恐惧厌恶
图6 人脸表情HMM状态的确定
悲伤
3 结语
人脸表情识别是一个跨学科富挑战性的前沿课题。由于
λ = (π , A, B )
人脸是具有各种变化的三维非刚性体，加之表情的不确定变化使得人脸表情更加复杂，人脸表情识别技术具有很好的学术价值和应用前景。传统的点或曲线的方法只注重几何特征的直接匹配，缺少对细节的考虑，识别效果不是很好。本实验利用 2D-DCT 变换提取特征，用 HMM 进行大样本训练识别，使得整个人脸表情识别系统具有很好的鲁棒性，达到较高的识别率。本系统采用一维 HMM，二维 HMM 包含了更多的表情信息，可以更好地描述表情特征。研究效率更高的二维 HMM 算法，并结合其他算法如人工神经网络（ANN）、支持向量基（SVM）[4]来提高运算速率和识别效果，是今后的研究方向。参考文献

隐马尔科夫模型在行为识别中的使用注意事项(七)

隐马尔科夫模型在行为识别中的使用注意事项导言隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种用于对时间序列数据建模的统计模型，它在语音识别、手势识别、行为识别等领域有着广泛的应用。

在行为识别中，HMM可以用于对人体动作、动物行为等进行建模和识别。

然而，在使用HMM进行行为识别时，需要注意一些问题，本文将从数据预处理、模型构建和参数调优等方面进行探讨。

数据预处理在使用HMM进行行为识别时，首先需要进行数据的预处理。

数据预处理包括数据采集、数据清洗和特征提取等步骤。

在数据采集过程中，需要注意采集设备的精度和稳定性，以及数据采集的频率。

数据清洗是指对采集到的数据进行去噪和平滑处理，排除异常值和错误数据。

特征提取是将原始数据转换为适合HMM建模的特征向量，常用的特征包括时域特征和频域特征等。

在数据预处理过程中，需要注意数据的质量和特征的有效性，以确保HMM模型的准确性和稳定性。

模型构建HMM由状态空间、观测空间、状态转移概率、观测概率和初始概率组成。

在构建HMM模型时，需要确定状态空间的大小、观测空间的维度和模型的拓扑结构。

在确定状态空间大小时，需要考虑行为的复杂度和多样性，过大的状态空间会增加模型的复杂度，过小的状态空间会限制模型的表达能力。

观测空间的维度需要包含足够的特征信息，以便对不同行为进行区分和识别。

模型的拓扑结构包括状态之间的转移关系和观测与状态之间的关联关系，需要根据具体的行为特点进行设计和优化。

参数调优在构建HMM模型之后，需要对模型进行参数的调优。

HMM模型的参数包括状态转移概率矩阵、观测概率矩阵和初始概率向量。

参数的调优包括参数的初始化、参数的学习和参数的优化。

在进行参数初始化时，需要根据领域知识和数据特点进行合理的设置。

参数的学习是指根据观测数据对模型的参数进行估计和更新，常用的方法包括Baum-Welch算法和EM算法等。

参数的优化是指对模型进行调整和改进，以提高模型的识别性能和泛化能力。

实体类的识别方法

实体类的识别方法实体类识别是自然语言处理领域中的一个重要任务，其目标是从文本中识别出具体的实体对象。

下面是关于实体类识别的50种方法，并对每种方法进行详细描述:1. 基于规则的方法: 使用预定义的规则或模式来识别特定类型的实体。

使用正则表达式识别电话号码或邮件地址。

2. 基于词典的方法: 使用预先构建的词典来匹配文本中的实体。

词典可以包含各种实体类型，如人名、地名、组织名等。

3. 基于统计的方法: 利用统计模型来识别实体。

这种方法通常使用标记序列模型，如隐马尔可夫模型（HMM）或条件随机场（CRF）。

4. 基于机器学习的方法: 使用机器学习算法来训练模型，从而识别实体。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）和神经网络。

5. 基于深度学习的方法: 使用深度神经网络模型来学习文本的表示，并从中提取实体信息。

使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

6. 基于模式匹配的方法: 根据已知的模式来匹配实体。

使用关键词匹配来识别特定类型的实体。

7. 基于依存句法分析的方法: 利用句子的依存句法结构来识别实体。

通过分析句子中的依存关系，可以确定实体的范围和类型。

8. 基于词性标签的方法: 使用词性标签来过滤出可能是实体的词。

通过识别名词短语来识别人名或地名。

9. 基于实体关系的方法: 根据实体之间的关系来识别实体。

通过分析实体的上下文来确定实体的类型。

10. 基于上下文信息的方法: 使用文本中的上下文信息来识别实体。

通过分析实体周围的词语来确定实体的类型。

11. 基于语义角色标注的方法: 利用语义角色标注来识别实体。

语义角色标注可以帮助确定词语在句子中的语义角色，从而识别实体。

12. 基于实体链接的方法: 使用实体链接技术将文本中的实体链接到知识图谱或数据库中的实体。

通过实体链接，可以进一步获取实体的更多信息。

13. 基于预训练模型的方法: 使用在大规模数据集上预训练的模型来识别实体。

预训练模型通常具有强大的语义表示能力。

等人提出的基于隐马尔科夫模型的命名实体识别算法

等人提出的基于隐马尔科夫模型的命名实体识别算法随着互联网时代的到来，文本数据的数量急剧增加，如何高效地从海量的文本数据中提取出有价值的信息成为了一项非常重要的任务。

在自然语言处理领域，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）就是一项很重要的任务。

NER是指从大量文本数据中自动识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。

NER技术的应用场景非常广泛，如信息检索、情感分析、机器翻译等。

因此，研究高效准确的NER算法具有重要的理论和实践意义。

近年来，基于隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）的NER算法受到了广泛关注。

HMM是一种统计模型，主要用于建模序列数据，如文本、语音和图像等。

在HMM模型中，相邻的数据点之间是有某种概率关系的，而这种关系是由一个隐含的状态序列来决定的。

基于HMM模型的NER算法可以分为两个阶段。

首先，对文本进行分词处理，将文本序列转化为一个个单词序列。

然后，利用HMM模型来对单词序列进行标注，将不同类型的实体识别出来。

在这个过程中，HMM模型会考虑到当前单词的特征以及前后单词之间的转移概率，从而实现对实体的识别。

不过，基于HMM模型的NER算法也存在一些问题。

首先，HMM模型主要考虑了单词之间的转移概率，但没有考虑到单词本身的特征，如单词的词性、词义等。

其次，HMM模型对于长距离的依赖关系建模能力较弱，容易受到数据稀疏性的影响。

为了解决这些问题，研究者们提出了许多改进型的HMM模型，如基于条件随机场（Conditional Random Fields，简称CRF）的NER 算法。

CRF是一种无向图模型，可以同时考虑局部特征和全局特征，从而实现更加准确的实体识别。

总之，基于HMM模型的NER算法是一种非常成熟的算法，但在实际应用中还需要进一步改进和优化。

我们相信随着技术的不断发展和进步，NER算法一定会在未来的自然语言处理领域中发挥出更加重要的作用。

隐马尔可夫模型的基本概念与应用

隐马尔可夫模型的基本概念与应用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种常用于序列建模的统计模型。

它在许多领域中被广泛应用，如语音识别、自然语言处理、生物信息学等。

本文将介绍隐马尔可夫模型的基本概念和应用。

一、基本概念1.1 状态与观测隐马尔可夫模型由状态和观测组成。

状态是模型的内部表示，不能直接观测到；观测是在每个状态下可观测到的结果。

状态和观测可以是离散的或连续的。

1.2 转移概率与发射概率转移概率表示模型从一个状态转移到另一个状态的概率，用矩阵A 表示。

发射概率表示在每个状态下观测到某个观测的概率，用矩阵B 表示。

1.3 初始概率初始概率表示在初始时刻各个状态的概率分布，用向量π表示。

二、应用2.1 语音识别隐马尔可夫模型在语音识别中广泛应用。

它可以将语音信号转化为状态序列，并根据状态序列推断出最可能的词语或句子。

模型的状态可以表示音素或音节，观测可以是语音特征向量。

2.2 自然语言处理在自然语言处理中，隐马尔可夫模型被用于语言建模、词性标注和命名实体识别等任务。

模型的状态可以表示词性或语法角色，观测可以是词语。

2.3 生物信息学隐马尔可夫模型在生物信息学中的应用十分重要。

它可以用于DNA序列比对、基因识别和蛋白质结构预测等任务。

模型的状态可以表示不同的基因或蛋白质结构，观测可以是序列中的碱基或氨基酸。

三、总结隐马尔可夫模型是一种重要的序列建模方法，在语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域有广泛的应用。

它通过状态和观测之间的概率关系来解决序列建模问题，具有较好的表达能力和计算效率。

随着研究的深入，隐马尔可夫模型的扩展和改进方法也在不断涌现，为更多的应用场景提供了有效的解决方案。

（以上为文章正文，共计243字）注：根据您给出的字数限制，本文正文共243字。

如需增加字数，请提供具体要求。

部首感知的中文医疗命名实体识别

第34卷第12期2020年］2月Vol.34,No.12Dec.,2020中文信息学报JOURNAL OF CHINESE INFORMATION PROCESSING文章编号：1003-0077(2020)12-0054-11部首感知的中文医疗命名实体识别李丹徐童「2,郑毅3,王詰锋？，陈恩红「2(1.大数据分析与应用安徽省重点实验室(中国科学技术大学)，安徽合肥230027；2.中国科学技术大学计算机科学与技术学院•安徽合肥230027；3.华为技术有限公司，浙江杭州310052)摘要：人工智能技术的发展推动了医疗领域的智能化，为提升医疗效率、改善医疗水平提供了新的助力。

同时，这一新的趋势也催生了海量的电子病历文本，其所蕴含的丰富信息具有巨大的潜在挖掘与应用价值。

然而，当前中文电子病历的命名实体识别研究工作并没有全面考虑中文及中文医疗领域的特殊性，而是将面向通用数据集的模型迁移到医疗领域的实体类型中，分析效果较为有限。

针对这一问题，该文设计了长短期记忆网络与条件随机场的联合模型并引入BERT模型；在此基础之上，考虑到医疗领域命名实体鲜明的部首特征，通过将部首信息编码到字向量中•并且结合部首信息修改条件随机场层得分函数的计算方式.有效地提升了医疗领域命名实体的抽取能力。

通过两项电子病历数据集的实验结果表明•该文提出的模型整体效果略高于通用的实体识别模型，并对疾病诊断等特定类型的实体词的识别效果具有较为明显的提升。

关键词：命名实体识别；长短期记忆网络；条件随机场；BERT中图分类号：TP391文献标识码：ARadical-Aware Named Entity Recognition for Chinese Medical RecordsLI Dan12,XU Tong112,ZHENG Yi3,WANG Zhefeng3,CHEN Enhong1'2(1.Anhui Province Key Laboratory of Big Data Analysis and Application*University of Science and Technology of China,Hefei,Anhui230027,China;2.School of Computer Science and Technology*University ofScience and Technology of China・Hefei,Anhui230027»China；3.Huawei Technologies Co.Ltd»Hangzhou,Zhejiang310052»China)Abstract:The general named entity recognition fails to capture the features in Chinese characters as well as Chinese medical records.In this paper,we integrate the BERT into a joint model of bi-directional long short-term memory and conditional random fields for better performance.Considering the unique feature of radicals for medical entities* we encode the radical information into the word vector,and then modify the scoring function of the CRF layer.Experiments on two real-world electronic medical record datasets validate that the proposed method outperforms the state-of-the-art baseline methods,especially for the disease-related named entities.Keywords:named entity recognition；long short-term memory;conditional random field；BERT()引言问答网站也随之涌现，使得海量的医疗诊断信息以电子文档的形式呈现在人们面前。

【计算机应用】_命名实体识别_期刊发文热词逐年推荐_20140726

5 6
科研热词命名实体识别音乐命名实体隐马尔可夫模型特征选择机器学习文本挖掘
推荐指数 2 1 1 1 1 1
2011年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
2011年科研热词语义消歧语义标注自然语言处理线索文档划分线索抽取简历信息知识库有向图对齐补充命名实体识别命名实体短语双语翻译对关系元组信息抽取中文信息处理 n-gram 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2008年序号 1 2 3 4 5 6 7
科研热词词法分析规则学习命名实体识别位置概率模型人名识别中文信息处理专有名词识别
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1
2009年序号 1 2 3 4 5
科研热词隐马尔可夫模型词性短文本拼音同指关系库命名实体识别
推荐指数 1 1 1 1 1
2013年序号 1 2 3 4
2013年科研热词词频统计组织机构名识别机构名构成词推荐指数 1 1 1 1
2014年序号 1 2 3 4
科研热词自然语言处理条件随机场命名实体识别中文机构名识别
推荐指数 1 1 1 1

nl练习题

NL 练习题一、基础概念理解1. 自然语言处理（NLP）2. 机器学习（ML）3. 深度学习（DL）4. 文本预处理5. 词向量A. 机器翻译B. 文本分类C. 语音识别D. 图像识别1.3 请列举三种常用的自然语言处理工具或框架。

二、文本预处理1. 分词2. 去停用词3. 词性标注4. 词干提取5. 词形还原2.2 请列举三种常用的中文分词工具。

2.3 请简述如何使用TFIDF算法计算词语的权重。

三、词向量与嵌入1. Word2Vec2. GloVe3. BERT3.2 请简述Word2Vec模型中的SkipGram和CBOW两种训练方法。

3.3 请列举三种常用的预训练词向量模型。

四、文本分类1. 朴素贝叶斯2. 支持向量机（SVM）3. 随机森林4. 深度学习模型4.2 请列举三种基于深度学习的文本分类模型。

4.3 请简述如何使用交叉验证评估文本分类模型的性能。

五、情感分析1. 文本极性分类2. 情感强度预测3. 情感目标提取5.2 请列举三种常用的情感分析工具或框架。

5.3 请简述如何使用卷积神经网络（CNN）进行情感分析。

六、机器翻译1. 基于规则的翻译2. 基于实例的翻译3. 基于统计的翻译4. 神经网络翻译6.2 请列举三种常用的机器翻译工具或框架。

6.3 请简述如何使用序列到序列（Seq2Seq）模型进行机器翻译。

七、语音识别1. 基于隐马尔可夫模型（HMM）2. 基于深度神经网络（DNN）3. 基于循环神经网络（RNN）7.2 请列举三种常用的语音识别工具或框架。

7.3 请简述如何使用卷积神经网络（CNN）进行语音识别。

八、综合应用1. 数据预处理2. 模型选择与构建3. 训练与优化4. 模型评估1. 数据预处理2. 模型选择与构建3. 训练与优化4. 模型评估1. 数据预处理2. 模型选择与构建3. 训练与优化4. 模型评估九、自然语言9.1 请列举三种自然语言的应用场景。

1. 对抗网络（GAN）2. 变分自编码器（VAE）3. 预训练9.3 请解释自然语言中的“束搜索”（Beam Search）策略。

隐马尔可夫模型的基本用法

隐马尔可夫模型的基本用法隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）是一种用于建模时间序列的统计模型。

它常被应用于语音识别、自然语言处理、生物信息学、金融等领域。

本文将介绍隐马尔可夫模型的基本概念、算法和应用。

一、隐马尔可夫模型的基本概念隐马尔可夫模型由状态序列和观测序列组成。

状态序列是一个由隐含状态组成的序列，观测序列是由状态序列产生的观测值序列。

在语音识别中，状态序列可以表示语音信号的音素序列，观测序列可以表示对应的声学特征序列。

隐马尔可夫模型假设状态序列是马尔可夫链，即当前状态只与前一个状态有关，与其他状态无关。

假设状态序列有N个状态，可以用π=(π1,π2,...,πN)表示初始状态分布，即在时刻t=1时，系统处于状态i的概率为πi。

假设状态i在时刻t转移到状态j的概率为aij，可以用A=(aij)表示状态转移矩阵。

假设在状态i下产生观测值j的概率为b(i,j)，可以用B=(b(i,j))表示观测矩阵。

在隐马尔可夫模型中，我们希望根据观测序列来推断状态序列。

这个问题被称为解码（decoding）问题。

同时，我们也希望根据观测序列来估计模型参数，包括初始状态分布、状态转移矩阵和观测矩阵。

这个问题被称为学习（learning）问题。

二、隐马尔可夫模型的算法1.前向算法前向算法是解决解码和学习问题的基础算法。

它用于计算在时刻t观测到的序列为O=(o1,o2,...,ot)，且当前状态为i的概率。

这个概率可以用前向概率αt(i)表示，即：αt(i)=P(o1,o2,...,ot,qt=i|λ)其中，qt表示时刻t的状态。

根据全概率公式，αt(i)可以用前一时刻的前向概率和状态转移概率计算得到：αt(i)=∑jαt-1(j)ajbi(ot)其中，∑j表示对所有状态j求和。

前向概率可以用递推的方式计算，即：α1(i)=πibi(o1)αt(i)=∑jαt-1(j)ajbi(ot),t=2,3,...,T其中，T表示观测序列的长度。

隐马尔可夫模型的基本用法

隐马尔可夫模型的基本用法隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，常用于对有序的序列数据进行建模和预测。

HMM模型通过描述序列中的状态转移概率和观测概率，可以进行状态的预测、序列的生成以及序列的解码等任务。

在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域广泛应用。

HMM模型由三个基本组成部分构成：状态集合、转移概率矩阵和观测概率矩阵。

1.状态集合：HMM模型描述了一系列可能的状态，每个状态代表了待预测的事件或观测。

2.转移概率矩阵：表示从一个状态转移到另一个状态的概率，此概率只与当前状态有关，与前面的状态无关。

3.观测概率矩阵：表示在一些特定状态下得到不同观测的概率。

HMM模型利用这些参数对给定的观测序列进行预测和学习。

1. 序列预测：HMM模型可以利用观测序列预测对应的状态序列。

通过给定初始状态和观测概率矩阵，可以计算每个状态的概率，并基于这些状态概率进行状态的选择。

这个过程类似于Viterbi算法，它可以找到最有可能的状态序列作为预测结果，从而能够对未知序列进行分类、标注等任务。

2.序列生成：HMM模型可以利用转移概率矩阵和观测概率矩阵，根据给定的状态序列生成对应的观测序列。

这个过程类似于HMM的正向算法，通过计算观测序列的概率，并根据概率生成对应的观测序列。

这个功能在自然语言生成、音乐生成等应用中比较常见。

3.模型学习：HMM模型可以通过训练数据学习参数，使其可以适应更多的数据和任务。

通过观测集合和已知的状态，可以通过极大似然估计等方法来估计转移概率矩阵和观测概率矩阵。

利用这些估计的参数，可以对新的观测序列进行预测和生成。

4.解码问题：HMM模型可以通过解码问题来确定最有可能的状态序列。

通过给定观测序列和模型参数，可以计算给定观测序列的概率，并基于概率来选择最有可能的状态序列。

这个过程类似于HMM的后向算法，通过计算对应状态的概率，可以找到最有可能的状态序列。

基于隐马尔科夫模型的命名实体识别

基于隐马尔科夫模型的命名实体识别基于马尔科夫模型的命名实体识别NE识别的数学描述利用HMM解决序列标注问题，即给定一个观察值的序列，要寻找一个最优的标记序列，使得条件概率最大。

根据贝叶斯公式可得：在NE识别问题中，X是给定的句子，观察值为词性或词，则上式中P(X)对所有的类别都是一样的，因此可以忽略不考虑。

则上面的公式可以转化为下面的形式：即HMM实质式求解一个联合概率。

上式中的标记序列Y可以看做是一个马尔科夫链，则对上式利用乘法公式有：基于HMM的NE识别的问题就是如何在给定的模型下，从一定观察值序列的所有可能的状态下，选取最有的标记序列。

常用的方法是viterbi算法，它属于动态规划算法，动态规划的思想是把问题分解，先解决最基本的子问题，再逐步外推寻找更大的子问题的最优解，在有限步后达到整个问题的最优解，即得到最有的NE标记序列隐马尔科夫模型观察到的事件是状态的随机函数，该模型是一个双重的随机过程，其中模型的状态转换过程是不可观察的。

可观察的事件的随机过程是隐藏的状态转换过程的随机函数。

形式化的描述为一个五元组。

1. S表示模型中的状态，N是模型的状态数。

所有独立的状态定义为,且用来表示t时刻的状态。

2. O表示每个状态的观察值，M表示每个状态上对应的可能的观察值的数目。

观察值对应于模型系统的实际输出，观察值记为：3. 状态转移概率矩阵，其中，1<=i，j<=N，表示从状态i转移到状态j的概率，满足：>=0，；且。

4. 输出观察值概率分布矩阵，其中表示在状态下，t时刻出现的概率，即，1<=j<=N,1<=k<=M.5. 初始状态分布向量，其中,即在t=1时刻处于状态的概率，满足：。

HMM模型需解决的三个问题：（1）评估问题。

给定一个观察序列，以及模型，如何有效的计算,也就是这个观测序列有多大可能是由该模型产生的；（2）解码问题。

给定观测序列以及模型，如何选择一个状态序列，使得观测序列O式最具可能的，即求解;（3）学习问题。

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基于马尔科夫模型的命名实体识别
NE识别的数学描述
利用HMM解决序列标注问题，即给定一个观察值的序列，要寻找一个最优的标记序列，使得条件概率最大。

根据贝叶斯公式可得：
在NE识别问题中，X是给定的句子，观察值为词性或词，则上式中P(X)对所有的类别都是一样的，因此可以忽略不考虑。

则上面的公式可以转化为下面的形式：
即HMM实质式求解一个联合概率。

上式中的标记序列Y可以看做是一个马尔科夫链，则对上式利用乘法公式有：
基于HMM的NE识别的问题就是如何在给定的模型下，从一定观察值序列的所有可能的状态下，选取最有的标记序列。

常用的方法是viterbi算法，它属于动态规划算法，动态规划的思想是把问题分解，先解决最基本的子问题，再逐步外推寻找更大的子问题的最优解，在有限步后达到整个问题的最优解，即得到最有的NE标记序列
隐马尔科夫模型
观察到的事件是状态的随机函数，该模型是一个双重的随机过程，其中模型的状态转换过程是不可观察的。

可观察的事件的随机过程是隐藏的状态转换过程的随机函数。

形式化的描述为一个五元组。

1. S表示模型中的状态，N是模型的状态数。

所有独立的状态定义为,且用来表示t时刻的状态。

2. O表示每个状态的观察值，M表示每个状态上对应的可能的观察值的数目。

观察值对应于模型系统的实际输出，观察值记为：
3. 状态转移概率矩阵，其中，1<=i，j<=N，表示从状态i转移到状态j的概率，满足：>=0，；且。

4. 输出观察值概率分布矩阵，其中表示在状态下，t时刻出现的概率，即，1<=j<=N,1<=k<=M.
5. 初始状态分布向量，其中,即在t=1时刻处于状态的概率，满足：。

HMM模型需解决的三个问题：
（1）评估问题。

给定一个观察序列，以及模型，如何有效的计算,也就是这个观测序列有多大可能是由该模型产生的；
（2）解码问题。

给定观测序列以及模型，如何选择一个状态序列，使得观测序列O式最具可能的，即求解;
（3）学习问题。

如何能够通过调整参数以最大化
ICTCLAS分词的词性列表
名词(1个一类，7个二类，5个三类)
名词分为以下子类：
n 名词
nr 人名
nr1 汉语姓氏
nr2 汉语名字
nrj 日语人名
nrf 音译人名
ns 地名
nsf 音译地名
nt 机构团体名
nz 其它专名
nl 名词性惯用语
ng 名词性语素
时间词(1个一类，1个二类)
t 时间词
tg 时间词性语素
处所词(1个一类)
s 处所词
方位词(1个一类)
f 方位词
动词(1个一类，9个二类)
v 动词
vd 副动词
vn 名动词
vshi 动词“是”
vyou 动词“有”
vf 趋向动词
vx 形式动词
vi 不及物动词（内动词）
vl 动词性惯用语
vg 动词性语素
形容词(1个一类，4个二类)
a 形容词
ad 副形词
an 名形词
ag 形容词性语素
al 形容词性惯用语
区别词(1个一类，2个二类)
b 区别词
bl 区别词性惯用语
状态词(1个一类)
z 状态词
代词(1个一类，4个二类，6个三类) r 代词
rr 人称代词
rz 指示代词
rzt 时间指示代词
rzs 处所指示代词
rzv 谓词性指示代词
ry 疑问代词
ryt 时间疑问代词
rys 处所疑问代词
ryv 谓词性疑问代词
rg 代词性语素
数词(1个一类，1个二类) m 数词
mq 数量词
量词(1个一类，2个二类)
q 量词
qv 动量词
qt 时量词
副词(1个一类)
d 副词
介词(1个一类，2个二类)
p 介词
pba 介词“把”
pbei 介词“被”
连词(1个一类，1个二类)
c 连词
cc 并列连词
助词(1个一类，15个二类) u 助词
uzhe 着
ule 了喽
uguo 过
ude1 的底
ude2 地
ude3 得
usuo 所
udeng 等等等云云
uyy 一样一般似的般
udh 的话
uls 来讲来说而言说来
uzhi 之
ulian 连（“连小学生都会”）叹词(1个一类)
e 叹词
语气词(1个一类)
y 语气词(delete yg)
拟声词(1个一类)
o 拟声词
前缀(1个一类)
h 前缀
后缀(1个一类)
k 后缀
字符串(1个一类，2个二类)
x 字符串
xx 非语素字
xu 网址URL
标点符号(1个一类，16个二类)
w 标点符号
wkz 左括号，全角：（〔［｛《【〖〈半角：( [ { <
wky 右括号，全角：）〕］｝》】〗〉半角：) ] { >
wyz 左引号，全角：“‘『
wyy 右引号，全角：”’』
wj 句号，全角：。

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