文章通過基於字標註的中文分詞方法，將中文分詞當作序列標註的問題來對待。
既然說要將中文分詞當作詞性標註的問題來對待，那麼就必須有標註對象和標註集啦。
在中文分詞過程中，它的標註對象當然是單個的漢字，當然除了漢字之外，還需要包含一定量的非漢字字符，這是不可避免的。
而相對於標註對象來說，標註集的概念就比較靈活了，是根據漢字在漢語詞中的位置來定義的，最簡單的就是2-tag，舉個例子來說吧，假如我們將一個詞的詞首標註爲B，該詞的其它部分標註爲I，那麼例如中國這個詞，就可以標註爲“中/B國/I”，除了2-tag之外，還有4-tag和6-tag，與2-tag類似。
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數學建模的本質：把現實世界中的實際問題加以提煉，抽象爲數學模型，求出模型的解，驗證模型的合理性，並用該數學模型所提供的解答來解釋現實問題，我們把數學模型的這一應用稱爲數學建模。
隱馬爾科夫模型（HMM）：說白了，HMM其實就是一個數學模型，用一堆的數學符號和數學參數表示，包括隱藏狀態集合，觀察符號集合，初始概率向量pi，狀態轉移矩陣A，混淆矩陣B。
HMM的三大基本問題：
1，對於一個觀察序列匹配最可能的系統一一評估，使用前向算法解決。
2，對於已生成的一個觀察序列，確定最可能的隱藏狀態序列一一解碼，使用Viterbi算法解決。
3，對於已生成的觀察序列，決定最可能的模型參數一一學習，使用前向-後向算法解決。