对新闻语句“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，用于将初识概率、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。

在中文分词中，HMM（隐马尔可夫模型）常用于处理自然语言任务，尤其是基于统计的分词方法。这里简要地介绍如何使用HMM进行分词，并给出三个相关的函数定义：

1. 定义`train`函数：

   def train(corpus, model_path):
       """
       将训练数据corpus（包含词语序列）转换成HMM所需的概率参数（如初识概率P初始、转移概率P转移和发射概率P发射），然后保存到model_path的JSON文件中。
       
       参数：
         corpus (list): 新闻语句的词汇序列
         model_path (str): JSON文件路径
         
       返回：
         None
       """
       # 确定状态数（假设分词词典大小）
       states = len(set(corpus)) + 1  # 包含空格作为起始和结束状态
       # 计算概率矩阵并保存到JSON
       initial_prob = [0] * states  # 初识概率
       transition_prob = [[0 for _ in range(states)] for _ in range(states)]  # 转移概率
       emission_prob = dict()  # 发射概率

       # 计算概率并写入文件
       ... (计算每个字在各个状态下的概率，以及从一个状态到另一个状态的概率)
       with open(model_path, 'w') as f:
           json.dump({'initial': initial_prob, 'transition': transition_prob, 'emission': emission_prob}, f)

2. 定义`viterbi`函数：

   def viterbi(sentence, hmm_model, start_state=0, end_state=-1):
       """
       使用维特比算法对给定的句子sentence进行分词。

       参数：
         sentence (str): 待分词的新闻语句
         hmm_model (dict): 含有HMM概率参数的JSON加载结果
         start_state (int, optional): 起始状态，默认为空格状态
         end_state (int, optional): 结束状态，默认为空格状态

       返回：
         list: 分词后的结果
       """
       # 初始化Viterbi表
       v_table = [[None for _ in range(len(sentence) + 1)] for _ in range(states)]

       # 填充表
       ... (根据HMM模型的参数动态填充V表)

       # 找到最大概率路径
       ... (通过回溯找到最有可能的路径)

       return path[1:-1]  # 去除起始和结束状态的标签

3. 定义`cut`函数（简化版，仅提供基本框架）：

   def cut(text, model_path):
       """
       根据训练好的HMM模型对文本进行分词。

       参数：
         text (str): 输入的新闻语句
         model_path (str): 存储HMM模型的JSON文件路径

       返回：
         list: 分词后的词语列表
       """
       with open(model_path, 'r') as f:
           hmm_model = json.load(f)

       words = viterbi(text, hmm_model)
       return words

以上是简化的HMM分词流程，实际应用中需要根据具体的数据集和需求调整细节。在`train`函数中，你需要计算每个字在每个词典状态下的概率；而在`viterbi`函数中，你需要填充Viterbi表格并执行回溯操作。最后，`cut`函数负责调用这两个函数进行实际的分词。