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2.1 Algoritmo conversão
Para converter um HMM para DW-HMM, devemos fazer um conjunto de super-estados, S, dos estados do HMM que representam probabilidades de emissão únicos. Quando S consiste um pequeno número de super-estados eo original do HMM estrutura de transição de estado é grande, a DW-HMM é mais eficientes do que os HMMs. Por exemplo, uma LT-HMM é uma boa candidato para converter em um DW-HMM, porque só tem um poucos estados com probabilidades de emissão única e contém grande dicionário trie. O seguinte explica o algoritmo de conversão de um HMM para DW-HMM.
Algoritmo: Conversão de HMM para DW-HMM
1 Faça um conjunto de super-estados que têm emissão única probabilidades, S = {S1, S2,. . . , SK}, a partir de um HMM. em Nesta etapa, o número de estados do HMM é reduzida quanto mostrado na Figura 1.
2 Se houver loops (auto-transições) no HMM, adicionar super-estados adicionais. Por exemplo, se SI um laço, um estado sj adicional é feita. Isso torna possível distinguir entre a auto-transições e não auto-transições.
3 Construir a DW-HMM associado ao HMM usando super-estados nas transições S. estaduais são feitas entre super-estados se existe uma transição de estado em o HMM, a partir do qual os super-estados são feitas. para exemplo, na Figura 1, o 4-estado DW-HMM tem um estado transição de s2 para s3 porque q2 pode fazer a transição para q5 no HMM 8-estado.
4 Faça uma estrutura de dados, Φ, para definir uma função de peso, ω (s1: t), a qual dá a probabilidade de transição do DW-HMM. Φ contém a estrutura de transição do HMM e armazena as probabilidades de transição em cada nó. Ao fazer Φ, auto-transições no HMM são alteradas como mostrado na Figura 3 A super-estado que tem um laço transições para um super-estado adicionais feitas a partir do passo 2 e transições de estados em que o estado original vai. A estrutura de Φ e a estrutura de transição de estado do HMMmay ser diferente devido à auto-transições.
5 Definir probabilidades de emissão de