最大熵马尔科夫模型

最大熵马尔科夫模型（MaxEnt Markov Model，MEMM）是一种统计建模方法，用于识别和分类序列数据。它结合了最大熵原理和马尔科夫链的特性，通过最大化给定观察序列的熵，同时考虑到序列的马尔科夫性质，来学习模型参数。MEMM在自然语言处理、语音识别等领域具有广泛应用，能够有效地捕捉序列中的局部结构和全局依赖关系。