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Inference with constrained hidden Markov models in PRISM

THEORY AND PRACTICE OF LOGIC programming 2010年第4-6期10卷 449-464页

作者： Christiansen, Henning Have, Christian Theil Lassen, Ole Torp Petit, Matthieu Roskilde Univ Dept Commun Business & Informat Technol Res Grp PLIS DK-4000 Roskilde Denmark

A Hidden Markov Model (HMM) is a common statistical model which is widely used for analysis of biological sequence data and other sequential phenomena. In the present paper we show how HMMs can be extended with side-constraints and present constraint solving techniques for efficient inference. Defining HMMs with side-constraints in Constraint Logic programming has advantages in terms of more compact expression and pruning opportunities during inference. We present a PRISM-based framework for extending HMMs with side-constraints and show how well-known constraints such as cardinality and all different are integrated. We experimentally validate our approach on the biologically motivated problem of global pairwise alignment.

关键词： hidden Markov model with side-constraints inference programming in statistical modeling

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Inference with constrained hidden Markov models in PRISM

Inference with constrained hidden Markov models in PRISM

引用

26th International Conference on Logic programming (ICLP)

作者： Christiansen, Henning Have, Christian Theil Lassen, Ole Torp Petit, Matthieu Roskilde Univ Dept Commun Business & Informat Technol Res Grp PLIS DK-4000 Roskilde Denmark

关键词： hidden Markov model with side-constraints inference programming in statistical modeling

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