隐马尔可夫模型（HMM）与序列标注任务详解

在自然语言处理（NLP）中，序列标注（Sequence Labeling） 是一种基础而关键的任务，广泛应用于词性标注（POS tagging）、命名实体识别（NER）、拼写纠错、中文分词等任务中。而在深度学习时代到来之前，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM） 是处理这些任务的经典工具。

本篇文章将带你系统了解 HMM 的基本原理、建模过程以及它如何应用于序列标注任务，并通过示例帮助你理解其优势与局限。

🧠 一、什么是序列标注？

序列标注是指：给定一个输入序列，为其中每一个元素分配一个标签。形式化表示为：

• 输入序列： X=(x1​,x2​,…,xT​)

• 输出标签序列：Y=(y1​,y2​,…,yT​)

常见任务包括：

• 词性标注：为每个单词分配词性标签（名词、动词、形容词等）

• 命名实体识别：为每个词分配实体标签（人名、地名、组织等）

• 语音识别：将声音片段转化为文字标记序列

🔍 二、HMM 简介：什么是隐马尔可夫模型？

隐马尔可夫