: NLP Vocabulary: modèle de Markov caché

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modèle de Markov caché

Modèle statistique qui ne prend en compte que seuls certains résultats observables connus par l’utilisateur, mais les états du processus qui causent ces résultats sont inconnus, donc « cachés ». (Data Franca)

Le HMMTagger nécessite pour cela un modèle de Markov caché pour la langue à traiter. (Dejean, Fortun, Massot, Pottier, Poulard & Vernier, 2010)
Le modèle HMM est une généralisation du modèle IBM 2 (Vogel et al.) (Bourdaillet, Huet & Langlais, 2010)
Un modèle de Markov caché du premier ordre est un couple de processus aléatoires (X t, Y t) t≥1 tel que (X t) t≥1 est une chaine de Markov homogène à valeurs dans l'ensemble des états cachés S, ainsi : a ij = la probabilité de transition de l'état s i à l'état s j et la matrice A=(a ij) ij est appelée matrice de transition, et (Y t) t≥1 est un processus observable à valeurs dans l'ensemble des observations O vérifiant : b i (k) = la probabilité d'observer l'état o k étant donné l'état s i et la matrice B=(b i (k)) ik est appelée matrice d'émission. (Chennoufi & Mazroui, 2014)

http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-KJRMS6SV-6

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