استخدام سلاسل ماركوف المخفية في تمييز حروف العلة في اللغة العربية الإنجليزية

Abstract AR

تمت في هذا البحث دراسة نماذج ماركوف المخفية التي هي مجموعة منتهية من الحالات، كل حالة تقترن بتوزيع احتمالي، أما الإنتقالات ما بين الحالات فتحدد بوساطة مجموعة من الإحتمالات و تسمى الاحتمالات الإنتقالية، و بشكل عام تتوالد الحالة الناتجة (المشاهدة) طبقا لتوزيع الاحتمالة المقترنة، إذ توجد احتمالية ناتجة فقط، و لا توجد حالة ظاهرة يمكن أن تشاهد و لهذا فإن الحالات تكون مخفية.

تم عرض المسائل الأساسية لنماذج ماركوف المخفية (Hidden Markov Models) (HMMs) و هي : - حساب الإمكان لمتسلسلة المشاهدات (O) عندما يكون المعطى هو النموذج (π، B، A) = λ، أي إيجاد (λ|O)P، حيث أن : A = مصفوفة احتمالات انتقال الحالة.

B = مصفوفة احتمالية المشاهدات.

π = توزيع الحالة الإبتدائية.

- اختيار متسلسلة الحالة المثلى لعملية ماركوف المخفية.

- إيجاد النموذج (π، B، A) = λ الذي يكون فيه الإمكان أعظم ما يمكن، أي إعادة تقدير معلمات النموذج لتعظيم (λ|O)P.