Varjatud Markovi välja mudelid puudel

Varjatud Markovi välja mudel on statistiline mudel, millel on kaks komponenti:vaatlused ja vaatluseid genereeriv juhuslik protsess, mis on tegeliku huvi objekt, aga mis ise ei ole vaadeldav. Kui see varjatud juhuslik protsess on Markovi ahel, siis tulemus on varjatud Markovi mudel, mida on ohtralt uuritud ja rakendatud. Andmete struktuur on tihti keerulisem kui jada - näiteks pikslid moodustavad pildil võre. Puudel on aga eelis üldisemate graafide ees, sest puukujulise varjatud kihi korral on võimalik mitmeid vajalikke arvutusi teha kiiresti ja täpselt. Käesoleva töö eesmärk on varjatud Markovi mudelite segmenteerimisteooria üldistamine teistele varjatud Markovi välja mudelitele, eelkõige puudel defineeritud mudelitele. Töö esimeses pooles on esitatud ülevaade Markovi väljadest ja defineeritud varjatud Markovi välja mudel. Töö teises pooles on esitatud varjatud Markovi mudelite hübriidriski, vastavaid parimaid joondusi arvutava algoritmi ja k-bloki riski üldistused puudele. Hübriidriski väärtus seisneb konkreetse headuse kriteeriumi paikaseadmises, mis võimaldab ühendada keskmiselt kõige vähem vigu tegev klassifitseerija ja kõige suurema tõepäraga tulemusi andev klassifitseerija ühtsesse, heade omadustega klassifitseerijate peresse, mille seast on võimalik valida sobiv kompromiss tõepära ja täpsuse vahel. Samuti on esitatud Baum-Welchi algoritmi vahetu üldistus puudele, millega saab hinnata mudeli parameetreid. Hübriidalgoritmi töö tulemusi ja nende täpsust on illustreeritud simulatsioonidega

Frequency of word-use predicts rates of lexical evolution throughout Indo-European history

Greek speakers say 'oυρά', Germans 'schwanz', and the French 'queue' to describe what English speakers call a 'tail', but all of these languages use a related form of 'two' to describe the number after one. Among over one hundred Indo-European languages and dialects, the words for some meanings, such as 'tail', evolve rapidly, being expressed across languages by dozens of unrelated words, whilst others evolve much more slowly, such as the number 'two' for which all Indo-European language speakers use the same related word-form. No general linguistic mechanism has been advanced to explain this striking variation in rates of lexical replacement among meanings. Here we use four large and divergent language corpora (English, Spanish, Russian and Greek) and a comparative database of 200 fundamental vocabulary meanings in 87 Indo-European languages to show that the frequency with which these words are used in modern language predicts their rate of replacement over thousands of years of Indo-European language evolution. Across all 200 meanings, frequently used words evolve at slower rates and infrequently used words evolve more rapidly. This relationship holds separately and identically across parts of speech for each of the four language corpora and accounts for approximately 50% of the variation observed in historical rates of lexical replacement. We propose that the frequency with which specific words are used in everyday language exerts a general and law-like influence on their rates of evolution. Our findings are consistent with social models of word change that emphasise the role of selection, and suggest that owing to the ways that humans use language, some words will evolve slowly and others rapidly across all languages.Citation: Pagel, M., Atkinson, Q. D. & Meade, A. (2007). ' Frequency of word use predicts rates of lexical evolution throughout Indo-European history', Nature, 449, 717-720. [Available at http://www.nature.com/nature/index.html]. N.B. Dr Atkinson is now based at the Institute of Cognitive and Evolutionary Anthropology, University of Oxford.