根据任务要求对语句“深航客机攀枝花机场遇险：机腹轮胎均疑受损，跑道灯部分损坏”，使用HMM进行中文分词。 1.定义train函数，用于初始概率、转移概率、和发射概率写入JSON文件中。 2.定义viterbi函数，用于实现维特比算法。 3.定义cut函数实现分词。

在中文自然语言处理中，使用隐马尔可夫模型（HMM，Hidden Markov Model）进行分词是一种常见的技术。下面是根据您的需求描述的简要步骤：

1. **定义train函数**：
- 初始化阶段：首先，需要收集大量的标注好的中文文本数据作为训练集，包含完整的句子及其对应的正确分词结果。对于每个词，记录它的开始状态概率（初始概率），以及它可能出现的所有状态的概率（发射概率，即给定状态下的某个字出现的概率）。
- 转移概率计算：统计在连续的词语之间，一个状态过渡到另一个状态的概率。这通常基于词频统计，例如相邻词之间的共现频率。
- 将这些概率写入一个JSON文件中，以便后续使用。JSON格式有助于存储复杂的数据结构，如概率矩阵。

def train(corpus, tagged_corpus, output_file):
    ... # 实现对初始概率、转移概率和发射概率的计算
    with open(output_file, 'w') as f:
        json.dump({'initial': initial_p, 'transition': trans_p, 'emission': emit_p}, f)

2. **定义viterbi函数**：
- 维特比算法是用来找到最可能的词序列分割，通过动态规划的方式求解。该函数接收训练得到的概率模型和输入句子。

   def viterbi(model, sentence):
       ... # 实现维特比算法的具体步骤，包括初始化路径概率矩阵、动态更新和回溯过程

3. **定义cut函数实现分词**：
- 使用训练好的HMM模型，对输入的句子应用Viterbi算法进行分词。

   def cut(sentence, model_path):
       trained_model = load_from_json(model_path)  # 从JSON加载模型
       tags = viterbi(trained_model['initial'], trained_model['transition'], trained_model['emission'], sentence)
       return [words[i] for i in tags]  # 根据分词路径返回词语列表