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==관련 링크== | ==관련 링크== | ||
* [http://markov.mathnt.net/ 마르코프 체인 연구소] | * [http://markov.mathnt.net/ 마르코프 체인 연구소] |
2016년 6월 12일 (일) 19:15 판
예
- 다음의 문장이 주어져 있다
- 모든 국민은 학문과 예술의 자유를 가진다.
- 모든 국민은 사생활의 비밀과 자유를 침해받지 아니한다.
- 두 문장에 나오는 단어들은 이 확률과정의 상태공간 S를 이룬다
- S={"모든", "국민은", "비밀과", "예술의", "자유를", "학문과", "가진다.", "사생활의", "침해받지", "아니한다."}
- "모든" 이라는 단어(상태)에서 출발하여, 연결된 선을 따라 다음 단어로 이동하며 (전이), 마침표가 있는 단어에 이르면 이 과정을 종료한다
- 한 단어에서 다음 단어로 넘어갈 확률은 두 단어가 연결된 빈도로부터 얻어진다
- 이러한 확률과정을 통하여, 새로운 문장을 생성할 수 있게 된다
- 예: "모든 국민은 학문과 예술의 자유를 침해받지 아니한다"
- 이는 한 단어만이 다음 단어에 영향을 주는 '바이그램' 모형이다