In POS tagging problem, what is the output of Viterbi algorithm?
4 phương ánCó giải thích
Các phương án trả lời
Chọn một phương ánLời giảiChọn phương án để mở
Đáp án đúng: "Probability of the best tag sequence given a word sequence". Trong gán nhãn từ loại bằng HMM, thuật toán Viterbi dùng quy hoạch động để tìm chuỗi nhãn T có xác suất cao nhất cho chuỗi từ W đã cho, tức argmax P(T | W); nó trả về chuỗi nhãn tốt nhất đó cùng xác suất của nó (về kỹ thuật là xác suất đồng thời P(T, W), tỉ lệ thuận với P(T | W) vì P(W) cố định). "Probability of word sequence given a particular tag sequence" là P(W | T), tích các xác suất phát xạ, chỉ là một thành phần trong công thức, không phải đầu ra; còn nếu cần xác suất của chuỗi từ thì đó là việc của thuật toán forward. "Optimal transition and observation probabilities for HMM" là kết quả của bước huấn luyện tham số, bằng đếm tần suất trên ngữ liệu có nhãn hoặc thuật toán Baum-Welch, không phải của giải mã Viterbi. "None of the others" sai vì đã có một mô tả đúng đầu ra.
Cùng phần 6
Given a sequence of observations and a HMM model, which of the following fundamental problems of HMM finds the most likely sequence of states that produced the observations in an efficient way?Có lời giảiCâu hỏiWhich of the following NLP tasks use sequential labeling technique?Có lời giảiCâu hỏiWhich is NOT a conjunction?Có lời giảiCâu hỏiCả 14 câu của chủ đề14 câu
Xuất hiện trong 1 bộ đề
Đi tiếp từ đây