隐马尔科夫模型，英文全称是Hidden Markov Model，简称HMM模型。它在自然语言处理的各个领域，如语音识别、词性自动标注和概率文法等，有着广泛的应用。
如果我们已经对马尔科夫链有所了解，那么隐马尔科夫模型的概念与其便有许多相似之处。关键差异在于一个“隐”字。在这个模型中，首先由一个隐藏的马尔科夫链随机生成一个状态随机序列，这个序列是隐藏的，无法直接观测。然后，每个状态根据特定的观测概率生成对应的观测，这些观测组成了一个观测随机序列。隐马尔科夫模型包含两条“线”，一条是明线，即观测随机序列，另一条是暗线，即隐藏的状态随机序列。
为了更好地理解隐马尔科夫模型，我们可以从生活中的一些实际例子入手。例如，盒子摸球实验就是一个很好的引入例子。
假设我们有三个盒子，每个盒子里都装着不同数量的黑球和白球。实验的过程是这样的：每次随机选择一个盒子，然后从盒子里随机抽取一个球，记录下球的颜色，并将球放回盒子。下一次再随机选择盒子，重复上述过程。我们关注的是盒子的选择（状态）和球的颜色（观测）。
在这个实验中，我们实际上只能观察到球的颜色（观测序列），而无法知道选择了哪个盒子（状态序列）。状态序列是隐藏的，是我们想要通过观测序列来推断的。这就是隐马尔科夫模型的核心思想。
通过盒子摸球实验，我们可以进一步解释隐马尔科夫模型中的专业术语。状态集合就是盒子的集合，状态转移概率矩阵描述了盒子之间转换的概率，观测集合是球的颜色集合，而观测概率矩阵则描述了从盒子中抽取特定颜色球的概率。
除了盒子摸球实验，我们还可以考虑另一个更生活化的例子：小宝宝的状态。小宝宝有两种典型状态：饿或困，但无法直接说出自己的状态，只能通过其行为（哭闹、无精打采、爬来爬去）来推测。这个例子里，宝宝的状态是隐藏的，而其行为是我们可以观察到的。通过这个例子，我们可以更好地理解隐马尔科夫模型中“隐”的确切含义。
总结一下隐马尔科夫模型的关键要素：它是一个时序模型，由隐藏的马尔科夫链按照设定的状态转移概率生成状态随机序列，然后每个状态根据观测概率生成对应的观测，形成观测随机序列。推动模型运行的核心是三要素：状态转移矩阵、观测概率矩阵和初始隐含状态概率向量。