隱藏的馬爾可夫模型包在R

我需要一些幫助在R中實現HMM模塊。我是R新手，並沒有太多的知識。所以我必須實現一個使用HMM的IE，我有兩個文件夾與文件，一個與句子和另一個與我想學習每個句子相應的標籤。隱藏的馬爾可夫模型包在R

folder1 > event1.txt: "2013 2nd International Conference on Information and Knowledge Management (ICIKM 2013) will be held in Chengdu, China during July 20-21, 2013." 

folder2 > event1.txt: 
"N: 2nd International Conference on Information and Knowledge Management (ICIKM 2013) 
D: July 20-21, 2013 
L: Chengdu, China" 

N -> Name; D -> Date; L -> Location

我的問題是如何在R上實現它，我如何初始化模型，我該如何進行培訓？然後，我如何將它應用於隨機句子來提取信息？

在此先感謝您的幫助！

來源

2013-07-17 Tiago Oliveira

如果您運行以下命令：

RSiteSearch('hidden markov model')

隨後，它發現4次任務，40只小故事，和255層的功能（當我跑了，有可能是通過在運行它的時候更多）。

我會建議看看這些結果（可能從視圖和小插圖開始），看看有沒有適合你的東西。如果沒有，那麼告訴我們你已經嘗試了什麼，以及你沒有提供什麼。

來源

2013-07-17 14:48:29

不知道那個命令，就像我說的我是R上的新手，所以有很多命令我不知道。我會用你說的那個來看看。謝謝！如果它不能解決我的問題，我再問一次。 –

好的，我無法理解HMM庫的工作原理。你能舉一個例子說明如何將它應用到一個句子中嗎？我知道如何閱讀不同文件中的所有句子以形成語料庫，但是接下來我需要如何處理它們（導致第二個文件中的標籤）？我如何使用這些數據來訓練模型？我看到的只是使用「X，Y」和「a，b，c」。我很想看到更具體的東西。提前致謝！ –

我不確定你想要做什麼，但你可能會發現hidden Markov models using R這個優秀的教程很有用。您可以從常規馬爾科夫模型開始，從頭開始構建函數和馬爾可夫模型，然後轉移到隱馬爾可夫模型。瞭解他們如何工作真的很有價值。

還有R包depmixS4指定和擬合隱馬爾可夫模型。它的文檔非常穩定，通過示例代碼可能會對您有所幫助。

來源

2013-07-29 18:15:00

嗨。感謝您的教程，我會看看。現在我會盡力解釋一下我想要的東西。我有一些句子已經被標記，正如我在第一篇文章中所說的那樣。有了他們，我想訓練HMM來提取這3個實體。在我接受了HMM訓練之後，我想在新句子（關於課程的事件）上使用它來提取事件的名稱，位置和日期。當我談論使用HMM的時候，我是正確的嗎？ –

depmixS4是最通用和最合理的軟件包，只要你能夠處理你的數據。它檢查了我的虛擬數據，但給了實際數據錯誤。 HMM也適用，但前提是你有離散變量而不是連續變量。

來源

2015-05-06 10:19:04 mlworker

DepmixS4是你在找什麼。

首先，您需要確定模型的最佳隱藏狀態數。這可以通過針對不同隱藏狀態採用具有最小AIC值的模型來完成。

我創建了一個函數HMM_model_execution，它將返回模型變量和模型的狀態數量。

library(depmixS4)

第一列應是可見的狀態和剩餘的外部變量在doc_data
```
HMM_model_execution<-function(doc_data, k) 
```

總隱藏狀態的k個比較

{ 
    aic_values <- vector(mode="numeric", length=k-1) # to store AIC values 

    for(i in 2:k) 
    { 
      print(paste("loop counter",i)) 
      mod <- depmix(response = doc_data$numpresc ~ 1, data = doc_data, nstates = i) 
      fm <- fit(mod, verbose = FALSE) 
      aic_values[i-1]<- AIC(fm) 
      #print(paste("Aic value at this index",aic_values[i-1])) 
      #writeLines("\n") 
    } 

    min_index<-which.min(aic_values)

沒有任何隱藏的狀態的最佳型號

#print(paste("index of minimum AIC",min_index)) 
mod <- depmix(response = doc_data$numpresc ~ 1, data = doc_data, nstates = (min_index+1)) 
fm <- fit(mod, verbose = FALSE)

最佳模式執行

print(paste("best model with number of hidden states", min_index+1)) 
return(c(fm, min_index+1)) 
writeLines("\n") 
writeLines("\n")

外部變量（共變元可以在功能depmix被傳遞）。總結（fm）會給你所有的模型參數。

來源

2017-02-08 15:53:30

所有模型參數計算的實際代碼。 Viterbi Algo，EM可在[link] https://github.com/koooee/depmixS4找到 –

隱藏的馬爾可夫模型包在R

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