为了降低生物医学文本中命名实体识别对目标领域标注数据的需求，将生物医学文本中的命名实体识别问题转换为基于迁移学习的隐马尔可夫模型问题。对要进行命名实体识别的目标领域数据集无须进行大量数据标注，通过迁移学习的方法实现对目标领域的识别分类；以相关领域数据为辅助数据集，利用数据引力的方法评估辅助数据集的样本在目标领域学习中的贡献程度，在辅助数据集和目标领域数据集上计算权值进行迁移学习。基于权值学习模型，构建基于迁移学习的隐马尔可夫模型算法BioTrHMM。在GENIA语料库的数据集上的实验表明，BioTrHMM算法比传统的隐马尔可夫模型算法具有更好的性能，仅需要少量的目标领域标注数据即可具有较好的命名实体识别性能。

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隐马尔可夫模型工具箱

现有的定位算法只表现了目标的静态位置特征, 不能较好地在目标移动情况下跟踪获取目标的运行行为轨迹。针对这一问题, 设计了一种基于隐马尔可夫模型的目标轨迹跟踪算法。该算法根据小区覆盖范围内的地理位置信息和目标用户的移动速度, 建立隐马尔可夫模型; 然后, 基于维特比译码算法对最佳路径和最佳状态概率进行最优化求解, 实现对目标轨迹的跟踪。仿真结果表明, 该算法可以在基站小区分辨率下精确地获取目标轨迹。

HMM 隐马尔可夫模型 python 代码， 源码实现部分，包括训练测试以及相关调用 。 调用主要为自然语言处理方面实体标注样例。

文章目录前言隐马尔可夫(HMM)马尔可夫链隐马尔可夫HMM中的语音识别（孤立词）HMM 语音识别过程GMM总结参考文献 前言 隐马尔科夫链结合语言识别，在细节上，涉及到的知识挺多，没有一定的时间投入难以很好的去把握。这篇文章只想借着自己的一小段时间学习，从整体上，理一下HMM在ASR的应用过程，不想去探究其中的具体细节。文中的图片基本截取自参考文献中的内容。 隐马尔可夫(HMM) 马尔可夫链 马尔可夫链描述了当前状态与下一个状态的转换关系，如图中所示，天气有三种状态，晴天，阴天，下雨。 马尔可夫链两个重要参数，初始状态概率，状态转移矩阵。有了这两个参数，我们可以预测后续任意一天的天气概率了。

gsoc17-hhmm：贝叶斯分层隐马尔可夫模型应用于金融时间序列，这是Google Summer of Code 2017的研究复制项目

隐马尔可夫模型的C++实现，非常好用。 包括模型参数的训练和维特比算法。

1.隐马尔可夫模型的简介 2.例举实例 3.介绍三个主要算法

隐马尔可夫模型原理说明