Análisis sintáctico conducido por un diccionario de patrones de ...

Capítulo 1. Retrospectiva histórica de los formalismos gramaticales y algunas
herramientas en lingüística computacional
a ij
es la probabilidad de hacer la transición del estado q i al estado q j . Las
probabilidades de la transición son parámetros originales del modelo.
b j ( O t+1 ) es la probabilidad de producir el símbolo de salida en el siguiente
t+
1
( i)
paso O t+ 1. Las probabilidades de la salida también son parámetros
originales del modelo.
β es la probabilidad de dejar el estado q j en el tiempo t+1 por cualquier
trayectoria, y eventualmente obtener el estado final.
La probabilidad de estar en el estado q i en el tiempo t se llama t ( i)
encuentra al sumar todos los valores de ( i j)
t ,
γ y se
ξ calculados para todos los valores de i
desde 1 hasta N, el número total de estados en el modelo, como sigue:
i
γ
t
N
( i) ξ ( i,
j)
= ∑
t
i=
1
El número esperado de transiciones realizadas a partir del estado q i se llama
γ i calculados en cada paso de tiempo
Γ , la cuál es la suma de todos los valores de ( )
desde t=1 hasta t=T , donde T es el número total de pasos tomados por el modelo,
como se muestra a continuación:
llama
Γ
i
T−1
( i) = γ ( i)
∑
t
t=
1
El número esperado de transiciones realizadas del estado q i al estado q j se
ξ i j tomados en cada paso de
Ξ , y es la suma de todos los valores de ( )
ij
tiempo desde t=1 hasta t=T , como se muestra a continuación:
Ξ
ij
T−1
= ∑ξ
t
t=
1
( i,
j)
Con objeto de optimizar los parámetros del modelo para maximizar la
probabilidad de la secuencia observada, se vuelven a estimar los valores de los tres
parámetros que definen el modelo: las probabilidades iniciales del estado, las
probabilidades de transición y las probabilidades de salida. Primero se reestima la
probabilidad de cada uno de los estados iniciales. La probabilidad original del modelo
estando en el estado i se llama
valores
π son iguales a los valores γ ( i)
i
t
t ,
π i y la probabilidad reestimada se llama
1
π i . Los
, los cuales son los valores cuando t=1. En
segundo lugar, la nueva estimación de cada probabilidad del estado de transición,
llamada a ij se encuentra usando la relación
a ij
Ξ
=
Γ
ij
i
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