隐马尔科夫模型推命名实体识别

隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，常用于序列数据的建模和分析。在命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）任务中，HMM可以用于对文本中的实体进行识别。

HMM由两个基本部分组成：状态集合和观测集合。在NER任务中，状态集合表示文本中的不同实体类别，如人名、地名、组织名等；观测集合表示文本中的单词或字符。

HMM的基本假设是，每个观测都与一个隐藏的状态相关联，而观测之间的关系则与隐藏状态之间的转移概率相关。在NER任务中，隐藏状态表示当前位置的实体类别，而观测表示当前位置的单词或字符。

HMM通过学习观测序列和隐藏状态序列之间的转移概率和发射概率来进行推断。转移概率表示从一个隐藏状态转移到另一个隐藏状态的概率，发射概率表示在给定隐藏状态下生成某个观测的概率。

推断过程中，HMM使用维特比算法（Viterbi algorithm）来找到最可能的隐藏状态序列，即最可能的实体类别序列。维特比算法通过动态规划的方式，在每个位置选择最可能的隐藏状态，并逐步更新最优路径。