[B! nlp] 隠れマルコフモデルで自然言語を学習 - 西尾泰和のはてなダイアリー

隠れマルコフモデルで自然言語を学習 - 西尾泰和のはてなダイアリー

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隠れマルコフモデルで自然言語を学習 - 西尾泰和のはてなダイアリー

隠れマルコフモデルで社内掲示板の1万個弱の書き込みを学習させてみた。まず初期値について。遷移確率... 隠れマルコフモデルで社内掲示板の1万個弱の書き込みを学習させてみた。まず初期値について。遷移確率はおおよそ対角行列。それだけだと差別化できないし、確率が0だと遷移が置きなくて面白く無いので対角成分を11、対角線の一つ上を2、それ以外1として確率として正しくなるように正規化した。出力確率はランダム。ただし今回、文末の構造に注目したいので最後の状態だけ句点「。」の出力確率を2倍にした。図の見方は、一番左が遷移確率の行列の値の大きさを黒四角の大きさで表現したもの。最大値と最小値で正規化しているので黒四角が見えないところは確率0ってわけではなく、小さな値だという意味。中央はその表示を2倍に拡大したもの。小さい確率値がどうしても見づらいのでね。赤く塗ってあるのは2倍にした結果1を超えたことを意味している。一番右はなんとなく黒→赤→緑→白のスケールになっている。まあ最初に作ったのがこれだったんだけ

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