深入了解马雅可夫斯基

马雅可夫斯基（Markov）是一个20世纪初时创立的一种随机过程，以俄国数学家Andrey Andreyevich Markov的名字命名。马尔可夫模型反映了一类重要的随机过程：

• 状态事先已知，但在时间上具有随机性。
• 我们可以通过观察其历史，来预测未来状态出现的概率。
• 未来和过去状态的条件概率只取决于当前状态。

马雅可夫斯基普遍应用于天气预报、语言生成、机器翻译、金融建模等各个领域。

尤其在自然语言处理中，根据马可夫假设，我们可以通过前面的单词（或者字）来预测下一个单词（或者字）的出现概率，在自动语音识别、自动问答、机器翻译等方面均有应用。

马雅可夫斯基模型是一个重要的工具，大有可为。