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
ＡｂｓｔｒａｃｔＡｎｉｍｐｒｏｖｅｄａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄｈｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖｍｏｄｅｌｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｉｓａｐｐｒｏａｃｈｍａｋｅｓｕｓｅｏｆ
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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
ｌ＜ｏｓＩｘ “ａｕａｋｌｒｃｌｓｍ＝Ｇ＃ｅＩｙ “ ａｔｒｌｉｅｃｎｅ＝ｎｔｒＩｉｅｌｅｌｅ ” “ ｃｌｔｐｅ＞ｎｕａｋｌｒ
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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。

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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：。

ww 问号，全角：？半角：?
wt 叹号，全角：！半角：!
wd 逗号，全角：，半角：,
wf 分号，全角：；半角：;
wn 顿号，全角：、
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