Доклад посвящен марковским моделям и их применению к прикладным задачам обработки текстов. В докладе рассматриваются задачи
- фильтрации
- предсказания
- сглаживания и
- наиболее правдоподобного объяснения.
Приводятся практические примеры их применения и алгоритмы для их эффективного решения. В заключении, рассматривается обобщение скрытой марковской модели на множество независимых последовательностей.
Докладчик: Турдаков Денис
Материалы:
- С. Рассел, П. Норвиг. Искусственный интеллект. Современный подход. Второе издание. Глава 15. (html)
- Jurafsky D., Martin G.H. Speech and Language Processing. Second edition. Chapters 5-6.
- Christopher D. Manning, Hinrich Schiitze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. Chapters 9-10.
- D. Turdakov, D. Lizorkin. HMM Expanded to Multiple Interleaved Chains as a Model for Word Sense Disambiguation. (pdf)
Презентация с семинара (pdf)