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《淺談數(shù)學(xué)在信息領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、淺談數(shù)學(xué)在信息領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值——在語(yǔ)言處理上的作用如題所言，本文主要講述的便是數(shù)學(xué)在信息領(lǐng)域中的應(yīng)用價(jià)值，但即使是這樣，泛泛而談?wù)麄€(gè)信息領(lǐng)域，還不如抓住其中一點(diǎn)來(lái)進(jìn)行闡述，表達(dá)下我對(duì)數(shù)學(xué)在信息領(lǐng)域匯中的價(jià)值的理解及看法。語(yǔ)言是人類進(jìn)行溝通和交流的最主要方式之一，相信所有人都明白和一個(gè)說(shuō)話有障礙的人進(jìn)行溝通時(shí)的困難。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展及世界一體化進(jìn)程的穩(wěn)步前行，語(yǔ)言交流的方式也不再局限于面對(duì)面、口對(duì)口的交流，更多的溝通工具被廣泛應(yīng)用于生活生產(chǎn)實(shí)際當(dāng)中；而不同國(guó)籍之間的人、不同膚色之間的人進(jìn)行對(duì)話也不再變得那么稀奇。在這樣的情況下，問(wèn)題就自然暴
2、露了：利用溝通工具和不同的語(yǔ)言進(jìn)行交流的時(shí)候，如何保證信息的正確性，或薺確切的說(shuō)，如何根據(jù)獲得的信息來(lái)推測(cè)說(shuō)話者想要表達(dá)的意思呢？數(shù)學(xué)模型是一種人類用來(lái)解決生產(chǎn)生活中的實(shí)際問(wèn)題而模擬進(jìn)行的一種方法，能夠通過(guò)數(shù)據(jù)、實(shí)物、公式等方式來(lái)模擬或者解釋各個(gè)領(lǐng)域的問(wèn)題，其應(yīng)用范圍之廣，能力之強(qiáng)，越來(lái)越得到科學(xué)家和數(shù)學(xué)研究者們的青睞，著名的円心說(shuō)以及地心說(shuō)，就是在大大小小幾十個(gè)圓的模型上建立起來(lái)的。而對(duì)于以上的語(yǔ)言處理問(wèn)題，利用數(shù)學(xué)模型，也將該問(wèn)題進(jìn)行丫解釋。首先我們將問(wèn)題進(jìn)行梳理一番：兩個(gè)人進(jìn)行交流，一個(gè)人根據(jù)所收到的信息去猜測(cè)說(shuō)話人要表達(dá)的意思。這個(gè)
3、過(guò)程就好像是在信道當(dāng)中，根據(jù)接收到的信號(hào)去分析理解發(fā)送端信源所包含的信息。用通信系統(tǒng)的典型土里進(jìn)行分析：信息源91s2S3....接收結(jié)信道o1o2o3其中Sl，s2,s3...表示信息源發(fā)出的信號(hào)，02,03...是接受器接收到的信號(hào)。而我們所要做的，就是根據(jù)接收到的信號(hào)02,03...還原出發(fā)送的伯號(hào)Si，S2，S3.??0這個(gè)過(guò)程用科學(xué)的術(shù)語(yǔ)來(lái)定義，就是所謂的“語(yǔ)音識(shí)別”。那么究競(jìng)該如何根據(jù)接收端所得到的信息來(lái)推測(cè)信息源即說(shuō)話者所想耍表達(dá)的信息呢？在上文中已經(jīng)提到，數(shù)學(xué)模型在解決這個(gè)問(wèn)題的過(guò)程中又再次發(fā)揮了其巨大的作用。用“隱含馬爾町
4、夫模型”(HiddenMarkovModel)來(lái)解決對(duì)于這些問(wèn)題，被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)快速精確的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的最成功的方法。對(duì)于以上問(wèn)題，當(dāng)我們觀測(cè)到語(yǔ)音信號(hào)o2,o3...時(shí)，我們要根據(jù)這組信號(hào)推測(cè)出發(fā)送的句子Sl,s2,s3。顯然，我們應(yīng)該在所有可能的句子中找最有可能性的一個(gè)。用數(shù)學(xué)語(yǔ)言來(lái)描述，就是在已知Ol,02，的情況下，求使得條件概率：P(Si?S29S3...0(,O2,O3...)達(dá)到最大值的那個(gè)句子S2,S3...0上面的概率并不容易直接求出，利用貝葉斯公式，我們有P(Si,S2>S3...Oi,O2,O3...)=P(Si，S2，
5、S3...;Oi,O2,O3...)/P(0i,O2,O3...)而P(s,,s2,s3...；obo2,o3...)=P(obo2,o3...Isi,s2,s3.??)*P(sj,S2，S3...)因此，可以得到：P(Si，S2，S3...IOi,02,0:i...)=P(ob02,03...ISi,s2,s3...)*P(s”S29S3...)/P(Oi,O2,O3...)其中的P(ob02,03...)可以得到，作為常數(shù)項(xiàng)忽略。而P(oh02,03....ISi，S2,S3...)表示某句話S,，S2，S3...被讀成0,,02，03
6、...的可能性，而P(sbs2，s3...)表示字串Sps2，s3...本身能夠成為一個(gè)合乎情理的句子的可能性，所以這個(gè)公式的意義是用發(fā)送信號(hào)為Sl，S3...這個(gè)信息列被讀成01，03...的可能性乘以Sl，s2,s3...本身可以成為一個(gè)句子的可能性，得出概率。當(dāng)然，要建立這樣的模型，需要做如下的假設(shè)：①、s：，s2，s3...是一個(gè)馬爾可夫鏈，也就是說(shuō)，Si只由決定)；②、第i時(shí)刻的接收信號(hào)Oi只由發(fā)送信號(hào)Si決定(又稱為獨(dú)立輸出假設(shè)，即P(Ch，02，03...Is,,s2,s3....)=P(ojsi)*P(02
7、S2)*P(O3
8、
9、s3).??。于是，我們便可以利用算法Viterbi找出上面式子的最大值，進(jìn)而找出要識(shí)別的句子Sl，s2,s3...。上面所述的模型即隱含馬爾可夫模型。之所以用“隱含”這個(gè)詞，是因?yàn)闋顟B(tài)&，S2,s3...是無(wú)法直接觀測(cè)到的。此方法是由上世紀(jì)70年代的賈里尼克建立的，利用隱含馬爾可夫模型來(lái)解決語(yǔ)言處理問(wèn)題，語(yǔ)咅識(shí)別的錯(cuò)誤率相比人工鋝能和模式匹配等方法降低丫2倍(從30%到10%)。而李開(kāi)復(fù)在利用隱含馬爾可夫模型的框架之下，成功地開(kāi)發(fā)了世界上第一個(gè)大詞匯量連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)Sphinx。馬爾可夫鏈的另一個(gè)應(yīng)用便是拓展之后形成了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。一般
10、的馬爾可夫鏈只是描述了一種狀態(tài)序列，它的每個(gè)狀態(tài)值都由前而有限個(gè)狀態(tài)決定。而現(xiàn)實(shí)屮，往往事物之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，并不能夠用一條鏈來(lái)反映問(wèn)題。舉個(gè)通俗的例子，心血管疾病和它的導(dǎo)致原
