最近思考了一下未来，结合老师的意见，还是决定挑一个方向开始研究了，虽然个人更喜欢鼓捣。深思熟虑后，结合自己的兴趣点，选择了NLP方向，感觉比纯粹的人工智能、大数据之类的方向有趣多了，个人还是不适合纯粹理论研究 :)。发现图书馆一本语言处理方面的书也没有后，在京东找了一本书--《NLP汉语自然语言处理原理与实践》，到今天看了大约150页，发现还是很模糊，决定找点代码来看。
从最简单的分词开始，发现分词的库已经很多了，选择了比较轻巧的jieba来研究。看了一下GitHub的基本介绍，突然感觉：我次奥，这也不过如此嘛，来来来写一个。jieba对于词典外的词用HMM模型进行解决，用Viterbi算法实现。网上对于HMM的解释很多，我个人也不太能够通过数学公司解释，其实模型比较简单，先了解了马尔可夫模型后就能比较容易地理解隐马尔可夫模型。
这里记录一下对于HMM模型中，解决求隐藏状态链问题的Viterbi算法的学习。
在知乎问题：https://www.zhihu.com/question/20136144 中，我看了高票答案地回答，基本理解了思想，但是这个回答稍微有一点不全面，并没有强调回溯的思想，这里让我对算法产生了一点误解，后面有提到。
大约花了半天时间阅读网上各种资料后，我选了一个Python代码决定仿照写一次 （https://blog.csdn.net/youfefi/article/details/74276546）代码用了numpy数组，由于我对numpy的函数不是太熟悉，决定先用list写一遍。令我惊讶的是，由于我脑袋太笨加上当时对维特比算法不是很清晰，我没有看懂作者的代码（略显尴尬），没办法，决定先按照自己的思路写出来。写的过程中发现算法有点出奇简单，居然简单3层循环就出来了，大概40分钟写完了。不出意外，写完运行发现和网上代码结果不一致。
打断点开始调试，发现自己求出的概率矩阵是正确的，但最后路径不正确，意识到可能自己的理解有问题。再次上网查询资料。参考 https://www.2cto.com/kf/201609/544539.html 的文章，发现自己的理解是有问题的：
我的理解是依次迭代每个时刻，找到概率最大的状态即为该时刻状态，这样理解错误在于求的隐藏状态是一个链，根据马尔可夫假设，下一刻时刻的状态是依赖前一个状态的，我的理解就将状态之间割裂了，无法行成链。
正确的算法是每次迭代过程中，记录每种状态概率最大时其前驱状态，这样到最后一个时刻，选择概率最大的状态，再进行回溯。
代码如下：直接使用List、迭代过程中没有对概率进行判断，还有优化空间。
1 # state 存放隐藏序列，sunny 0 rainy 1 2 # obser 存放观测序列 0 1 2 对应 walk shop clean 3 # start_p 是初始概率，0元素对应sunny的初始概率 1元素对应rainy的概率 4 # transition_p 转移概率矩阵 2*2 行为初始状态 列为新状态 5 # emission_p 发射概率矩阵 2*3 行为隐藏状态 列为可观测状态 6 7 # 迭代过程，每次只需要记录第t个时间点 每个节点的最大概率即可，后续计算时直接使用前序节点的最大概率即可 8 def compute(obser, state, start_p, transition_p, emission_p): 9 # max_p 记录每个时间点每个状态的最大概率，i行j列，（i,j）记录第i个时间点 j隐藏状态的最大概率 10 max_p = [[0 for col in range(len(state))] for row in range(len(obser))] 11 # path 记录max_p 对应概率处的路径 i 行 j列 （i,j）记录第i个时间点 j隐藏状态最大概率的情况下 其前驱状态 12 path = [[0 for col in range(len(state))] for row in range(len(obser))] 13 # 初始状态(1状态) 14 for i in range(len(state)): 15 # max_p[0][i]表示初始状态第i个隐藏状态的最大概率 16 # 概率 = start_p[i] * emission_p [state[i]][obser[0]] 17 max_p[0][i] = start_p[i] * emission_p[state[i]][obser[0]] 18 path[0][i] = i 19 # 后续循环状态(2-t状态) 20 # 此时max_p 中已记录第一个状态的两个隐藏状态概率 21 for i in range(1, len(obser)): # 循环t-1次，初始已计算 22 max_item = [0 for i in range(len(state))] 23 for j in range(len(state)): # 循环隐藏状态数，计算当前状态每个隐藏状态的概率 24 item = [0 for i in state] 25 for k in range(len(state)): # 再次循环隐藏状态数，计算选定隐藏状态的前驱状态为各种状态的概率 26 p = max_p[i - 1][k] * emission_p[state[j]][obser[i]] * transition_p[state[k]][state[j]] 27 # k即代表前驱状态 k或state[k]均为前驱状态 28 item[state[k]] = p 29 # 设置概率记录为最大情况 30 max_item[state[j]] = max(item) 31 # 记录最大情况路径(下面语句的作用：当前时刻下第j个状态概率最大时，记录其前驱节点) 32 # item.index(max(item))寻找item的最大值索引，因item记录各种前驱情况的概率 33 path[i][state[j]] = item.index(max(item)) 34 # 将单个状态的结果加入总列表max_p 35 max_p[i] = max_item 36 #newpath记录最后路径 37 newpath = [] 38 #判断最后一个时刻哪个状态的概率最大 39 p=max_p[len(obser)-1].index(max(max_p[len(obser)-1])) 40 newpath.append(p) 41 #从最后一个状态开始倒着寻找前驱节点 42 for i in range(len(obser) - 1, 0, -1): 43 newpath.append(path[i][p]) 44 p = path[i][p] 45 newpath.reverse() 46 return newpath 47 48 49 if __name__ == '__main__': 50 # 隐状态 51 hidden_state = ['rainy', 'sunny'] 52 # 观测序列 53 obsevition = ['walk', 'shop', 'clean'] 54 state_s = [0, 1] 55 obser = [0, 1, 2] 56 # 初始状态，测试集中，0.6概率观测序列以sunny开始 57 start_probability = [0.6, 0.4] 58 # 转移概率，0.7：sunny下一天sunny的概率 59 transititon_probability = [[0.7, 0.3], [0.4, 0.6]] 60 # 发射概率，0.4：sunny在0.4概率下为shop 61 emission_probability = [[0.1, 0.4, 0.5], [0.6, 0.3, 0.1]] 62 result = compute(obser, state_s, start_probability, transititon_probability, emission_probability) 63 for k in range(len(result)): 64 print(hidden_state[int(result[k])])