マルコフ連鎖中文是什么意思

• 文節境界の推定では，前方法，後方向のマルコフ連鎖モデルを使用することを述べたが，ここではさらに，文節境界をまたがる文字連鎖の確率をも考慮し，３つの方法を考える
  前面已叙述了在文节界限的推断上使用前向，后向的马尔科夫链模型，这里进一步考虑跨文节界限的字符串的概率，有３个方法。
• これは，各温度間を移動しているある１つの解に着目すると，その解が逐次ＳＡの全マルコフ連鎖長を温度数で割った回数の摂動しか行えないことを意味する．
  如果这个锁链着眼于移动各温度的间隔的某个解答的话，就意味着这个解答只能进行根据温度数来分割逐次ＳＡ的所有概率锁链长度的次数的的摄动。
• ゆえに，マルコフ連鎖＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠は以下のとおりである：（１）＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠（２）ＰＡは以下のように定義される：＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿２＠．
  因此，马尔可夫链＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠如下：（１）＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠（２）ＰＡ定义如下：＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿２＠。
• ゆえに，マルコフ連鎖＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠は以下のとおりである：（１）＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠（２）ＰＡは以下のように定義される：＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿２＠．
  因此，马尔可夫链＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠如下所示：（１）＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠（２）ＰＡ按如下定义：＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿２＠。
• しかし，その境界の後方の音節列は正しく言い直された音節列であるので，後方向（逆方向）のマルコフ連鎖を使用すれば，連鎖確率の落ち込みによってその位置を抽出できる可能性が高い
  但是，该界限后的音节串因为是被改正了的音节串，若使用后向（反向）的马尔科夫链，根据连锁概率的下降，抽取其位置的可能性较高。
• ＭＡＴＲＡＳは，「マルコフ連鎖による構造変化モデルを利用した相同性と相似性の対数オッズ関数」という特殊なスコアを使って相同な構造類似性を認識するように設計されている。
  ＭＡＴＲＡＳ使用“利用由马尔可夫链形成的结构变化模型的相同性和相似性的对数优势函数”这一特殊得分，设计成认为相同的类似性结构。
• これに対して，換言前音節列の終点に当たる文節境界では，その境界の直前の文字列は言い直し対象の一部（言い誤りなど）であるので，前方向（順方向）のマルコフ連鎖確率値が必ずしも落ち込むとは限らない
  相对的，相当于换言前音节串终点的文节界限前的字符串因为是改口对象的一部分（口误等），其前方（正向）的马尔科夫链概率值并不一定下降。
• 連鎖確率の小さいところを抽出し，その位置に文節境界を表す記号ｂを挿入したとき，記号ｂについての双方向のマルコフ連鎖確率値の少なくともどちらか一つが，ある閾値より大きくなるところを文節境界と推定する
  抽取连锁概率较小的地方，在该位置上插入表示文节界限的符号ｂ，符号ｂ的双向马尔科夫链概率值至少一个大于某个阈值之处推断为文节界限。
• 既存の手法としては，文字ｎｇｒａｍや品詞ｎｇｒａｍを用いる手法，マルコフ連鎖モデルを用いた手法，複合語における隣接単語を用いる手法があり，ＯＣＲにおける文字認識誤りの訂正などでよく用いられている．
  现有的方法有使用字符ｎｇｒａｍ和词类ｎｇｒａｍ的方法，使用马尔可夫链模型的方法，使用在合成词中相邻单词的方法，经常用于ＯＣＲ中文字识别错误的订正等。
• 第１の処理では，従来のマルコフ連鎖モデルを組み合わせて使用すれば，言い直しを含む音節列でも，言い直しを含まない場合と同程度の精度（再現率約９０％，適合率８８％）で文節境界が推定できる
  在第１个处理中，若组合运用以往的马尔科夫链模型，在包含改口表达的音节串中也能以与不包含改口表达音节串同等程度的精度（召回率约９０％，准确率约８８％）来推断文节界限。