使用Python代码实现自然语言处理中的HMM分词，过程主要包括训练HMM、定义viterbi函数、对文本进行分词。文本内容为“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”。 1.1 源程序代码

在Python中使用隐马尔可夫模型（HMM）进行分词，通常会利用`pomegranate`库，这是一个强大的概率图模型库。这里是一个简单的示例，不过请注意实际应用中需要更详细的预处理和模型训练步骤：

from pomegranate import *
import re

# 预处理文本
text = "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"
text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]', '', text)  # 移除非汉字字符
tokens = list(text)

# 定义状态转移矩阵和观测概率
states = ['B', 'M', 'E', 'S']  # B: 开始，M: 中间，E: 结束，S: 单词
start_probability = {'B': 1.0, 'M': 0.0, 'E': 0.0, 'S': 0.0}
transition_probability = ConditionalProbabilityTable(
    [[0.7, 0.1, 0.1, 0.1],  # S -> B
     [0.0, 0.6, 0.3, 0.1],  # M -> B,M,E
     [0.0, 0.0, 0.8, 0.2]],  # E -> M,E,S
    states,
    'left_to_right'
)
emission_probability = ConditionalProbabilityTable(
    [[0.8, 0.1, 0.05, 0.05] for _ in tokens],  # 字符对应的概率
    states,
    'right_to_left'
)

# 训练HMM模型
model = HiddenMarkovModel.from_matrices(states, start_probability, transition_probability, emission_probability)

def viterbi_segmentation(sentence):
    sentence = list(sentence)
    state_sequence, emission_score = model.viterbi(sentence)
    return [states[i] for i in state_sequence]

# 对文本进行分词
segmented_text = viterbi_segmentation(tokens)
print("分词结果:", segmented_text)