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YouTube, Hidden Markov Model: An application in POS Tagging System
최현희님의 학습노트

Hidden Markov Model: An application in POS Tagging System

#HMM
#POS Tagging
#Machine Learning
#NLP
#Markov Process
00:00Part Of Speech Tagging 예 들려오는 음성 신호(Observable)로 부터(t1,t2,t3,...,tn) 말하려는 text9q1,w2,w3,...,wn)를 알아내는 시스템
00:26t1---> t2 ---> t3 ---> ... ---> tn : Hidden states w1 w2 w3 wn : Observable outputs
00:52w1,w2,w3,...,wn -> [POS tagger]-> t1,t2,t3,...,tn
01:55t1,t2,t3,...,tn을 예측하는 방법
02:23argmax P(t1,t2,...,tn|w1,w2,...,wn) = P(w1,w2,...,wn|t1,t2,...,tn)*P(t1,t2,...,tn)/P(w1,w2,...,wn)
✔ 학습 완료

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Hidden Markov Models (Accelerated Computational Linguistics 2020.W02.05)

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00:16
Rationale for Markov Models
01:35
Markov Chains( < Markov Process )
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최현희
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1 RCA definition

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2
00:00
Root Cause Analysis를 정의하고, HMM(Hidden Markov Model)의 연관관계를 소개합니다.
00:00
RCA와 HMM의 관계의 개략적인 내용을 Presentation을 통해 설명합니다. Presentation에서 설명된 순서에 따라 각각의 개념을 Youtube동영상으로 넣었으니, 상세한 내용은 해당 동영상으로 확인하시기 바랍니다.
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