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1. MM und HMM – Verständnisfragen a. Was unterscheidet ein HMM

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1. MM und HMM – Verständnisfragen
a. Was unterscheidet ein HMM (Verdecktes Markov Modell) von einer MC (Markov
Kette)?
b. Was ist die charakteristische Eigenschaft von Markov Modellen? Was bedeutet “n-te
Ordnung” in Bezug auf Markov Modelle?
c. Welchem Typ von gewichteten, abstrakten Automaten entspricht ein Markov
Modell? Wie hoch ist dementsprechend die asymptotische Laufzeit (Zeitkomplexität)
für das Wortproblem, gegeben ein Wort der Länge n?
(Zur Erinnerung: beim Wortproblem gilt es zu entscheiden, ob ein vorgegebenes Wort
über einem gegebenen Alphabet vom Automaten akzeptiert wird)
2. MM und HMM – Beispiele
Betrachten Sie das Markov-Modell in der folgenden Abbildung und bestimmen Sie die
Wahrscheinlichkeit der Symbolfolge baab.
Start
a: 0,4
aa
b: 0,6
a: 0,7
a: 0,45
ab
ba
b: 0,3
b: 0,55
a: 0,1
bb
b: 0,9
3. Weiteres Beispiel
Erbgutinformation (Genom) wird in einer Sprache über einem Alphabet X von
(Nukleo)basen gebildet, das aus nur vier Zuständen besteht: X={A für Adenin, G für
Guanin, C für Cytosin, T für Thymin}.
Gegeben seien die drei Trainingsfolgen
CTCAGTCGGC
AGCCAAGCCA
GGCCTGCACT
(a) Wie hoch ist die Auftrittswahrscheinlichkeit für die Base Thymin?
(b) Wie hoch ist die (bedingte!) Auftrittswahrscheinlichkeit für die Base Thymin,
wenn bekannt ist, dass die vorherige Base Guanin war?
(c) Ein Bigramm Sprachmodell ordnet einem Satz (w ,..., w ) einen Wahrscheinlichkeitswert q zu, der sich aus dem Produkt der Übergangswahrscheinlichkeiten
ergibt. Sei ein Bigrammodell trainiert auf den gegebenen Trainingsdaten, wobei
eine Nukleobase einem Wort entspricht. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit für
die Folge (w ,..., w ) = A A C C A G C ?
1
1
7
n
4. Semantik - Fragen
(a) Nennen Sie die drei wesentlichen semantischen Paradigmen. Erläutern Sie die
wesentlichen Annahmen und Unterschiede.
(b) Bewerten Sie die folgende Aussage als richtig oder falsch: „Im Paradigma der
Referenzsemantik ist die Bedeutung eines wahrheitsfähigen Satzes stets ein
Wahrheitswert.“
5. Strukturalistische Semantik 1
(c) Statistisch syntagmatische und paradigmatische Relationen bilden die
Grundlage der strukturalistischen Bedeutungsanalyse. Bewerten Sie die
folgende Aussage als richtig oder falsch: „Mittels der syntagmatischen Relation
wird im strukturalistischen Paradigma der Semantik das statistisch auffällige
gemeinsame Auftreten zweier Wortformen beschrieben“.
(d) Nennen und erläutern Sie drei Maße für die Berechnung von statistisch
syntagmatischen Relationen (Kookkurrenzen).
(e) Bewerten Sie die folgende Aussage als richtig oder falsch: „Für die Ableitung
von paradigmatischen Relationen zwischen Wortformen ist es hinreichend,
vollständig deren syntagmatische Relation zu beschreiben“.
6. Strukturalistische Semantik 2
(a) Gegeben seien die nachfolgenden Kookkurrenzgraphen der Wortform
„Vogelgrippe“.
Erläutern und interpretieren Sie die Unterschiede.
7. Strukturalistische Semantik 3
(a) Welche Informationen können benutzt werden, um automatisch die Bedeutung
eines semantisch mehrdeutigen Wortes zu erschließen?
(b) Skizzieren Sie einen Algorithmus für die automatische Disambiguierung einer
semantisch mehrdeutigen Wortform.
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Gesundheitswesen
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