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71.
In this paper, we first introduce the use of an interactive hidden Markov model (IHMM) for modeling and analyzing default
data in a sector. Under the IHMM, transitions of the hidden risk states of the sector depend on the observed number of bonds
in the sector that default in the current time period. This incorporates the feedback effect of the number of defaults on
the transitions of the hidden risk states. This feature seems to be more realistic and does not enjoy by the traditional HMMs.
We then develop a “dynamic” version of the binomial expansion technique (BET) modulated by the IHMM for modeling the occurrence
of defaults of bonds issued by firms in the same sector. Under the BET modulated by the IHMM, the number of bonds defaulting
in each time period follows a Markov-modulated binomial distribution with the probability of defaulting of each bond depending
on the states of the IHMM, which represent the hidden risk states of the sector. Efficient method will be presented for estimating
the model parameters in the BET modulated by the IHMM. We shall compare the hidden risk state process extracted from the IHMM-modulated
BET with that extracted from the BET modulated by HMM in order to illustrate the significance of the feedback effect using
real data. We shall also present the estimation results for the BET modulated by the IHMM and compare them with those for
the BET modulated by the HMM. 相似文献
72.
73.
面向短文本的命名实体识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对短文本命名实体识别这项紧缺任务,提出了一种面向短文本的快速有效的命名实体识别方法。该方法主要分成三步:第一步,针对短文本表达不规范特性对命名实体识别的干扰,采取去干扰字符,化繁为简等规范化操作。第二步,针对短文本语意不完整特性,提出用HMM(隐马尔可夫模型)以词性做观察值进行初步命名实体识别。第三步,据初步识别结果,构建拼音同指关系库来识别潜在实体。在由8464篇短文本构成的测试集上运行的实验表明,该方法能较好地进行短文本命名实体识别。 相似文献
74.
隐马尔科夫模型(HMM)对序列数据有很强的建模能力,在语音和手写识别中都得到了广泛的应用。利用HMM研究蒙古文手写识别,首先需要解决的问题是手写文字的序列化。从蒙古文的构词和书写特点看,蒙古文由多个字素从上到下串联构成。选择字素集合和词的字素分割是手写识别的基础,也是影响识别效果的关键因素。该文根据蒙古文音节和编码知识确定了蒙古文字母集合,共包括1 171个字母。通过相关性处理、HMM排序筛选等手段得到长字素集合,共包括378个字素。对长字素经过人工分解,获得了50个短字素。最后利用两层映射给出了词转字素序列的算法。为了验证长短字素在手写识别中的效果,我们在HTK(hidden Markov model toolkit)环境下利用小规模字库实现了手写识别系统,实验结果表明短字素比长字素有更好的性能。文中给出的字素集合和词转字素序列的算法为后续基于HMM的蒙古文手写识别研究奠定了基础。 相似文献
75.
语音识别赋予了计算机能够识别出语音内容的功能,是人机交互技术领域的重要研究内容。随着计算机技术的发展,语音识别已经得到了成熟的发展。但是关于方言的语音识别还有很大的发展空间。中国是一个幅员辽阔、人口众多的国家,因此方言种类繁多,其中有3000多万人交流使用的重庆方言就是其中之一。采集了重庆方言的部分词语的文本文件和对应的语音文件建立语料库,根据重庆方言的发音特点,选取重庆方言的声韵母作为声学建模基元,选取隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)为声学模型设计了一个基于HMM的重庆方言语音识别系统。在训练过程利用语料库中训练集语料对声学模型进行训练,形成HMM模型库;在识别过程利用语料库中的测试集语料进行识别测试。实验结果表明,该系统能够实现重庆方言的语音识别,并且识别的正确率为100%。 相似文献
76.
77.
对藏语拉萨话中单音子及三音子分布情况进行了统计,分析了在藏语大词表连续词表连续语音识别中建立上下文相关声学模型的必要性.选择音素为建模单元,根据藏语特点,建立以音节为单位的发音字典.讨论了利用决策树建立三音子模型的几个关键问题和基本算法,结合国际音标分类和经验知识,确定了38个藏语拉萨话音子类别集及相应的决策树问题集.建立了共20个发音人8 170句的训练语料,在HTK平台上建立和训练得到了基于决策树的藏语拉萨话三音子模型,并分析了不同隐马尔可夫模型状态数及高斯混合度下的识别结果,确定了一套藏语大词表连续语音识别的完整方案. 相似文献
78.
扩展HMM模型可以解决词语对齐结果与句法约束冲突,从而更好地进行词语对齐。在短语对齐基础上利
用目标语言的短语结构树抽取翻译规则。采用扩展CYK算法CYKA+作为系统的解码器,该算法可以处理非乔姆
斯基范式的翻译规则;采用两轮解码算法在解码过程中整合语言模型。实验表明,与传统词语对齐模型相比,改进的
HMM词语对齐模型具有更高的对齐准确率,并且翻译结果的BLEU评测得分更高。采用翻译规则的系统在不同数
据集上具有更稳定的翻译结果。两轮解码算法与立方剪枝算法具有相近的解码质量,但前者解码速度更快。 相似文献
79.
80.
为提高基于智能手机内置加速度传感器的人员识别率,提出了一种基于信息分割的组合分类器识别方法。根据人员步行加速度变化特点提出了基于HMM(隐马尔可夫模型)的划分方法,将人员步行加速度划分成相对动态与稳态两个部分,分别从两个区域提取标准差、均值、能量等特征;根据不同步行速率选择这些特征和峰值点连线斜率组合成新的特征集合;最后,采用组合分类器的方法获得了更加理想的识别精度。实验结果表明,在人员慢步行走的姿态下的识别率达到了98.3%,快速步行达到了97.6%。较现有人员识别方法有较大的提高。 相似文献