请给出python语言代码完成中文信息处理实验，任务1：利用Viterbi算法，实现基于HMM的词性标注程序。

好的，我可以为您提供一些 Python 语言代码来完成这个任务。下面是一个实现基于 HMM 的词性标注程序的代码示例：

import numpy as np

# 定义初始状态概率
pi = {'n': 0.3, 'v': 0.4, 't': 0.1, 'a': 0.2}

# 定义状态转移概率矩阵
A = {'n': {'n': 0.2, 'v': 0.3, 't': 0.1, 'a': 0.4},
     'v': {'n': 0.1, 'v': 0.4, 't': 0.2, 'a': 0.3},
     't': {'n': 0.3, 'v': 0.2, 't': 0.3, 'a': 0.2},
     'a': {'n': 0.4, 'v': 0.1, 't': 0.3, 'a': 0.2}}

# 定义发射概率矩阵
B = {'n': {'张三': 0.1, '李四': 0.2, '王五': 0.3, '赵六': 0.4},
     'v': {'吃': 0.4, '跑': 0.3, '看': 0.2, '写': 0.1},
     't': {'了': 0.2, '着': 0.3, '的': 0.4, '地': 0.1},
     'a': {'高兴': 0.3, '开心': 0.2, '快乐': 0.1, '满意': 0.4}}

# 定义观测序列
O = ['张三', '吃', '了']

# 初始化状态矩阵和路径矩阵
T = len(O)
N = len(pi)
delta = np.zeros((T, N))
psi = np.zeros((T, N), dtype=np.int)

# 设置初始状态
for s in range(N):
    delta[0][s] = pi[list(pi.keys())[s]] * B[list(pi.keys())[s]][O[0]]
    psi[0][s] = 0

# 前向算法计算 delta 和 psi 矩阵
for t in range(1, T):
    for s in range(N):
        temp_delta = [delta[t-1][k] * A[list(pi.keys())[k]][list(pi.keys())[s]] * \
                      B[list(pi.keys())[s]][O[t]] for k in range(N)]
        delta[t][s] = max(temp_delta)
        psi[t][s] = np.argmax(temp_delta)

# 回溯路径
path = [0] * T
path[T-1] = np.argmax(delta[T-1])
for t in range(T-2, -1, -1):
    path[t] = psi[t+1][path[t+1]]

# 输出标注结果
for i in range(T):
    print('{}({})'.format(O[i], list(pi.keys())[path[i]]), end=' ')

以上代码中，我们首先定义了初始状态概率、状态转移概率矩阵和发射概率矩阵，然后根据观测序列 O，通过前向算法计算出 delta 和 psi 矩阵，再利用回溯法获取最优路径，最后输出标注结果。

请注意本代码仅是一个示例，实际应用中需要对概率矩阵和观测序列进行调整以适应不同场景的需要。