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viterbi算法
viterbi算法是一个特殊但应用最广的动态规划算法，利用动态规划，可以解决任何一个图中的最短路径问题。 而viterbi算法针对的是一个特殊的图——篱笆网络的有向图（Lattice）的最短路径问题而提出的。
97500发布于 2020-02-27 Viterbi 算法：寻找最优路径的幕后英雄
实践操作入门：手动推导一些简单的 Viterbi 算法计算示例，如只有两三个时间步和两三个隐藏状态的情况，熟悉概率计算和回溯过程；使用编程语言实现 Viterbi 算法，调试代码并观察每一步的计算结果； 成手拓展思路 算法优化：研究在大规模数据或复杂模型下，Viterbi 算法的优化策略，如剪枝技术，提前排除一些概率过低的路径，减少计算量；探索并行计算和分布式计算在 Viterbi 算法中的应用，提升算法处理大数据的效率 跨领域创新应用：将 Viterbi 算法与深度学习结合，应用到图像识别领域，如从图像特征序列中预测物体的结构或行为；在推荐系统中，把用户的行为序列作为观测值，用户的兴趣状态作为隐藏状态，使用 Viterbi 理论研究与改进：深入分析 Viterbi 算法在不同模型和场景下的局限性，研究如何改进算法以适应动态变化的环境；探索 Viterbi 算法与其他概率图模型算法的融合，拓展其应用边界，解决更复杂的实际问题 希望通过这篇介绍，能让你对 Viterbi 算法有更全面的认识，开启探索它的精彩之旅！
33710编辑于 2025-10-14- 来自专栏mathor
基于Noisy Channel Model和Viterbi算法的词性标注问题
给定一个英文语料库，里面有很多句子，已经做好了分词，/前面的是词，后面的表示该词的词性并且每句话由句号分隔，如下图所示
87510发布于 2020-02-27 - 来自专栏hadoop学习笔记
HanLP-基于HMM-Viterbi的人名识别原理介绍
Hanlp自然语言处理包中的基于HMM-Viterbi处理人名识别的内容大概在年初的有分享过这类的文章，时间稍微久了一点，有点忘记了。看了 baiziyu 分享的这篇比我之前分享的要简单明了的多。 预测阶段： 根据训练得到的三个要素，利用Viterbi算法求解得到了最优隐藏变量序列 角色1* 角色2* ... 角色n* 最大模式匹配阶段： 利用下边的模式串匹配出人名 { BBCD, BBE, BBZ, BCD, BEE,BE,BG,BXD,BZ,CD,EE,FB, Y,XD} 基于HMM-Viterbi标注的人名识别原理就介绍到这里
90340发布于 2019-07-24 - 来自专栏hadoop学习笔记
Hanlp实战HMM-Viterbi角色标注中国人名识别
这几天写完了人名识别模块，与分词放到一起形成了两层隐马模型。虽然在算法或模型上没有什么新意，但是胜在训练语料比较新，对质量把关比较严，实测效果很满意。比如这句真实的新闻“签约仪式前，秦光荣、李纪恒、仇和等一同会见了参加签约的企业家。”，分词结果：[签约/v, 仪式/n, 前/f, ，/w, 秦光荣/nr, 、/w, 李纪恒/nr, 、/w, 仇和/nr, 等/u, 一同/d, 会见/v, 了/ul, 参加/v, 签约/v, 的/uj, 企业家/n, 。/w]，三个人名“秦光荣”“李纪恒”“仇和”一个不漏。一些比较变态的例子也能从容应对，比如下面：
1.1K00发布于 2018-10-22 - 来自专栏AI粉嫩特攻队
Viterbi(维特比)算法在CRF(条件随机场)中是如何起作用的？
维特比算法（英语：Viterbi algorithm）是一种动态规划算法。它用于寻找最有可能产生观测事件序列的维特比路径。
1.7K00发布于 2019-11-26 - 来自专栏AI粉嫩特攻队
Viterbi(维特比)算法在CRF(条件随机场)中是如何起作用的？
维特比算法（英语：Viterbi algorithm）是一种动态规划算法。它用于寻找最有可能产生观测事件序列的维特比路径。 看看下面这个命名实体识别的例子： ?
1.6K50发布于 2019-11-29 - 来自专栏算法码上来
论文赏析K-best Iterative Viterbi Parsing（K-best迭代维特比句法分析）
原文链接： K-best Iterative Viterbi Parsinggodweiyang.com ? 然后开始迭代过程，首先执行维特比inside算法，也就是CKY算法Viterbi-inside()，得到最优句法树 ? 。 如果最优句法树不含有任意收缩符号，那么迭代结束，直接返回该句法树。 Viterbi-outside()计算outside值。 prune-chart()进行剪枝，过滤掉无用的边。 剪枝过程 算法的重要部分就是prune-chart()剪枝过程，这里要详细讲一下。
57840发布于 2020-03-24 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
[L2]Seq2Seq中Beam Seach贪心算法和维特比算法
b Viterbi Algorithm（维特比算法） 如果我们把 看成是三个状态： ▲HMM 那可以看成是HMM，对于HMM来说，求给定观测序列条件概率 最大的状态序列，属于HMM的第三个基本问题~ 在HMM中，我们使用了Viterbi Algorithm。那类似的，我们会想到使用Viterbi Algorithm应用到求最大序列的问题上。 Viterbi Algorithm用动态规划的思想来求解概率最大的路径（最优路径），这个最终的最优路径就是我们想要得到的最终的输出序列。 ▲概率图模型~来自小象学院 对于Viterbi Algorithm来说实质上就相当于是一个填表的过程： ▲Viterbi算法的表格 第一步： ， ， 第二步： 从上面计算可以看出0.15最大，也就是对于第二步的 下面来看一看使用Viterbi算法的复杂度： 从上面的表格可以看出计算复杂度为 ，那对于表格中的每一个单元，需要从前面的 的数据中去遍历，所以计算复杂度为 。
1.4K20发布于 2020-04-08 - 来自专栏程序员的知识天地
用Python从0开始实现一个中文拼音输入法
，取频率最高的若干个，作为viterbi算法的下一个状态的可能集合，然后得到他们的拼音，与前面n-1个拼音组合起来跑Viterbi算法，得到最 可能的一个中文串，由于这些频率最高的字的拼音（即我们可能的观测值 ）可能不相同，我们只能将相同音的字作为一次viterbi算法运行的下一状态，这样 viterbi跑的次数就是这些字里面不同音的个数，但是由于总数固定，异音越多，每个音对应的越少，所以总时间是没有差别的。 viterbi算法的效率问题，由于以某个字母开头的拼音对应的字有很多个，假设我们取最优的K个，我们需要将这K个与前面已有的拼音组 合，然后跑一遍Viterbi算法，由于Viterbi算法从一个状态转移到另一个状态的计算量很大 ，我们使用了记忆（cache）的方法来加速，具体方 法就是记录下某一个完整拼音串所对应的viterbi算法的最后一个状态的相关情况，这样如果我们再次遇到这个拼音串（A） 加上另一个拼音（B）跑viterbi 的情况，我们就不需要从这个组合串的开头开始跑viterbi算法了，而是直接从A 串跑完viterbi的最后一个状态（从记忆单元读取）开始，向B进行转移。
2K10发布于 2019-08-12 - 来自专栏后端架构
自然语言处理之LSTM+CRF序列标注
Viterbi算法 完成前向训练后，需要实现解码部分，选择Viterbi算法求解序列最优路径。通过动态规划求解所有可能的预测序列得分，并同时保存每个Token对应的最大概率得分和标签历史。 根据Viterbi算法的公式，逆序求解每一个概率最大的标签，构成最佳的预测序列。由于静态图语法限制，Viterbi算法部分将作为后处理函数，不纳入后续CRF层的实现。 从公式推导到具体代码实现,详细介绍了CRF层的前向训练部分、动态规划求解Normalizer、Viterbi算法寻找最优路径等关键步骤。
44910编辑于 2024-07-22 - 来自专栏小鹏的专栏
tf44：tensorflow CRF的使用
tf.contrib.crf.crf_log_likelihood( unary_scores, y_t, sequence_lengths_t) # 进行解码（维特比算法），获得解码之后的序列viterbi_sequence 和分数viterbi_score viterbi_sequence, viterbi_score = tf.contrib.crf.crf_decode( unary_scores total_labels = np.sum(sequence_lengths) # 进行训练 for i in range(1000): tf_viterbi_sequence , _ = session.run([viterbi_sequence, train_op]) if i % 100 == 0: correct_labels = np.sum((y == tf_viterbi_sequence) * mask) accuracy = 100.0 * correct_labels / float
2K10发布于 2019-05-26 - 来自专栏杨丝儿的小站
SP Module 9 the Hidden Markov Model
Trellis (i.e. lattice) representation of an HMM, aligning observations to states grid and lattice The Viterbi algorithm and token passing The Viterbi algorithm can be computed on different data structures.
48520编辑于 2022-12-22 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
[L3]Seq2Seq中Beam search算法
对于Viterbi算法我们填一个 的表格，那其实对于beam search算法来说我们填的是一个 的表格。直观的来看beam search比Viterbi算法效率高很多，因为 。 空间复杂度就是表格中需要填的元素个数，所以空间复杂度为 ； 那可以看出，Beam Search算法还是很不错的，他得到的结果是近似的最优解，如果target sequence词汇表 特别大的话，他的计算复杂度也不会太大，所以效率上Viterbi b Beam Seach在Seq2Seq模型中的应用 解码器相当于是一个LSTM网络，那么Viterbi算法在解码器部分，相当于每一步都需要计算出所有的 个单词所有的输出概率值，也就是Viterbi算法在编码器中的的计算复杂度是
1.9K10发布于 2020-04-10 - 来自专栏hadoop学习笔记
自然语言处理工具pyhanlp分词与词性标注
当前StandardTokenizer使用的是viterbi最短路分词。viterbi分词器是目前效率和效果的最佳平衡。 该函数的详细代码在github.com/hankcs/HanLP/blob/master/src/main/java/com/hankcs/hanlp/seg/Viterbi/ViterbiSegment.java
1.1K01发布于 2019-05-18 - 来自专栏sunsky
浅谈分词算法基于字的分词方法（HMM）
Viterbi算法 有了以上东东，我们应如何求解最优状态序列呢？ 解决的办法便是Viterbi算法；其实，Viterbi算法本质上是一个动态规划算法，利用到了状态序列的最优路径满足这样一个特性：最优路径的子路径也一定是最优的。 在seg_hmm.py中viterbi函数如下： PrevStatus = { 'B': 'ES', 'M': 'MB', 'S': 'SE', 'E': 'BM' } def viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p): V = [{}] # tabular path = {} for y state) = max((V[len(obs) - 1][y], y) for y in 'ES') return (prob, path[state]) 为了适配中文分词任务，Jieba对Viterbi
1.9K20发布于 2020-08-20 - 来自专栏小鹏的专栏
一个隐马尔科夫模型的应用实例：中文分词
(viterbi算法) 学习问题：参数(O)已知的情况下，求解(π，A，B)。(Baum-Welch算法) 中文分词这个例子属于第二个问题，即解码问题。 有了上面的假设，就可以利用算法 Viterbi 找出目标概率的最大值。 用Viterbi算法求解中文分词问题 根据上面讲的 HMM 和 Viterbi，接下来对中文分词这个问题，构造五元组并用算法进行求解。 InitStatus：π ? 记录前一个字的状态是为了使用viterbi算法计算完整个 weight[4][15] 之后，能对输入句子从右向左地回溯回来，找出对应的状态序列。 ? 对于上述每种问题，只要知道了五元组中的三个参数矩阵，就可以应用 Viterbi 算法得到结果。
1.6K70发布于 2018-01-09 - 来自专栏杨熹的专栏
一个隐马尔科夫模型的应用实例：中文分词
(viterbi算法) 学习问题：参数(O)已知的情况下，求解(π，A，B)。(Baum-Welch算法) 中文分词这个例子属于第二个问题，即解码问题。 有了上面的假设，就可以利用算法 Viterbi 找出目标概率的最大值。 最后得到最优路径为 I*＝(i_{1}，i_{2}^，i_{3}^*)＝(3,3,3) 用Viterbi算法求解中文分词问题 根据上面讲的 HMM 和 Viterbi，接下来对中文分词这个问题，构造五元组并用算法进行求解 记录前一个字的状态是为了使用viterbi算法计算完整个 weight[4][15] 之后，能对输入句子从右向左地回溯回来，找出对应的状态序列。 ? 对于上述每种问题，只要知道了五元组中的三个参数矩阵，就可以应用 Viterbi 算法得到结果。
1.1K60发布于 2018-04-02 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
PyTorch高级实战教程: 基于BI-LSTM CRF实现命名实体识别和中文分词
(self, feats): backpointers = [] # Initialize the viterbi variables in log space init_vvars[0][self.tag_to_ix[START_TAG]] = 0 # forward_var at step i holds the viterbi variables )) # Now add in the emission scores, and assign forward_var to the set # of viterbi _viterbi_decode(lstm_feats) return score, tag_seq 开始训练 START_TAG = "<START>" STOP_TAG = "<STOP 由于已经实现了 Viterbi 和score_sentence ，因此这种修改应该很短。 这是取决于训练实例的计算图形的示例。 虽然我没有尝试在静态工具包中实现它，但我想它可能但不那么直截了当。
3.1K51发布于 2019-05-05 - 来自专栏DeepHub IMBA
LSTM-CRF模型详解和Pytorch代码实现
解决方案是使用另一种类似算法的递归能力，称为Viterbi算法。 Viterbi算法进行推理 根据数据估计的发射和转换分数，需要使用Viterbi算法来选择概率最高的序列(见图1 - CRF层示例)。 与前向算法类似，Viterbi算法允许我们有效地估计它，而不是计算所有可能的序列得分并在最后选择得分最高的一个。 算法，如果在计算配分函数Z(X)之前，alpha的范围是找到所有序列的总概率分布，因此alpha是迄今为止序列中所有概率分布的总和，在Viterbi中alpha需要以最高概率遵循序列。 因此根据Viterbi算法，具有最高概率得分的序列是(0,2,3,4,1)，这与我们使用低效解决方案更快地找到的结果相同，因为我们在每个中间alpha节点上丢弃了除1条路径外的所有路径。 (self, emissions): backpointers = [] # Initialize the viterbi variables in log space
1.3K40编辑于 2023-10-23
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