NLP算法——HMM模型详解

HMM，即隐马尔科夫模型是一种统计模型，它在语音识别、分词等序列标注问题中有着广泛的应用。掌握 HMM 的基础原理及应用，对掌握 NLP 核心实践有重大意义。

本门课将深入探究 HMM，课程从 HMM 基本概念出发，涵盖前向算法、Baum-Welch算法、维特比算法等多个算法的介绍说明，帮助学员快速建立对HMM的认知与理解框架。除此之外，还详细讲解了工具包的使用方法和适用场景。我们将带领学员串联所学的 HMM 理论知识，实现中文分词，完成项目结果的完整输出。

通过完成本课程，学员将能够实现 HMM 从零基础到入门，在实际项目的解决过程中进一步深化对理论的理解。