马尔可夫性是什么

马尔可夫性是什么

马尔可夫模型是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理得应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。 到目前为之，它一直被认为是实现快速精确的语音识别系统的最成功的方法。复杂的语音识别问题通过隐含马尔可夫模型能非常简单地被表述、解决，让人们不由由衷地感叹数学模型之妙。

隐马尔可夫模型 (hidden markov model，hmm) 最初由 l. e. baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中，随后在语言识别，自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值。平时，经常能接触到涉及 hmm 的相关文章，一直没有仔细研究过，都是蜻蜓点水，因此，想花一点时间梳理下，加深理解，在此特别感谢 52nlp 对 hmm 的详细介绍。 考虑下面交通灯的例子，一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红。这个序列可以画成一个状态机，不同的状态按照这个状态机互相交替，每一个状态都只依赖于前一个状态，如果当前的是绿灯，那么接下来就是橙灯，这是一个确定性系统，因此更容易理解和分析，只要这些状态转移都是已知的。但是在实际当中还存在许多不确定性系统。 在日常生活当中，我们总是希望根据当前天气的情况来预测未来天气情况，和上面的交通灯的例子不同，我们不能依靠现有知识确定天气情况的转移，但是我们还是希望能得到一个天气的模式。一种办法就是假设这个模型的每个状态都只依赖于前一个的状态，这个假设被称为马尔科夫假设，这个假设可以极大简化这个问题。显然，这个假设也是一个非常糟糕的假设，导致很多重要的信息都丢失了。 当涉及到天气的时候，马尔科夫假设描述为，假设如果我们知道之前一些天的天气信息，那么我们就能预测今天的天气。当然，这个例子也是有些不合实际的。但是，这样一个简化的系统可以有利于我们的分析，所以我们通常接受这样的假设，因为我们知道这样的系统能让我们获得一些有用的信息，尽管不是十分准确的。

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