&p&&/p&&img src=&/v2-9f878f551f4a9c472c78_b.jpg& data-rawwidth=&2167& data-rawheight=&313& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2167& data-original=&/v2-9f878f551f4a9c472c78_r.jpg&&&p&韩国电影中有一类故事格外耀眼：据不完全统计，从2003年至今，韩国相继上映了30多部由真实事件改编而来的电影，这类电影不仅掀起了很多讨论，甚至影响到韩国法律修订和社会体制改革。&/p&&p&&br&&/p&&p&▼&/p&&ol&&li&《熔炉》&/li&&/ol&&p&豆瓣评分：9.1&/p&&img src=&/v2-bc98a54ef976bbdb5aa554_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&914& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-bc98a54ef976bbdb5aa554_r.jpg&&&blockquote&本片改编自2005年韩国光州一所聋哑学校的性暴力事件。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&这所聋哑学校位于远离首都的光州，曾被评为“最优秀的听障学校”，经营完全自主，不受外界监督。学校高层皆有私交，几乎发展为家族式企业。&/p&&p&&br&&/p&&p&新来的美术老师刚入学就发现了校园氛围的异样：班上的男同学脸上总有淤青抓痕，女厕所常传出女学生的哭喊声，连续发生了好几起学生自杀事件，想要探寻真相的他却受到学校所有教职工的阻拦。&/p&&img src=&/v2-9befd3bdf5d433a0c00024_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&255& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/v2-9befd3bdf5d433a0c00024_r.jpg&&&p&一段时间后，学生终于向老师说出真相：这所学校的教职工，从校长到老师10多人，2000年起持续对住宿的听障生施暴或性侵，受害学生年龄范围7—20岁。&/p&&img src=&/v2-eaf73d99fe99f3c_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-eaf73d99fe99f3c_r.jpg&&&p&当地人权组织开展调查行动，并于2005年上诉法庭，但由于证据不足，加上犯事人员强大的后台，罪犯最终被轻判。&/p&&p&&br&&/p&&p&随后6年，正义之士不断收集证据上诉抗议，却屡战屡败。期间该学校正常开放。&/p&&p&&br&&/p&&p&电影源于小说《熔炉》，它是原案件曝光后，作家孔枝泳深入采访后创作的结果。而真正促成小说电影化的是片中男主演孔侑。孔侑在服兵役期间读到小说《熔炉》，深感触动，托人询问作者能否将小说翻拍成电影。&/p&&p&&br&&/p&&p&退伍后，孔侑极力奔走, 与经纪公司倾力筹集资金，把小说搬上银幕。孔侑本人也饰演了男主角。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&“熔炉”效应 &/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&2011年，电影《熔炉》上映，引起巨大的社会舆论，百万人签名要求案件重审。&/p&&p&&br&&/p&&p&压力迫使案件调查重新启动，原审判结果被推翻，罪犯重新被判刑。光州私立听障学校也被勒令关闭。 同时，韩国国会重新修订性侵罪行量刑标准，通过《性侵害防止修正案》，又名“熔炉法”。 新法于2012年7月实施。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&▼&/p&&p&
2. 《素媛》&/p&&p&豆瓣评分：9.0&/p&&img src=&/v2-4076cde8ef80374b87dba9d404a6ec61_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&912& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-4076cde8ef80374b87dba9d404a6ec61_r.jpg&&&blockquote&本片改编自“2008年韩国赵斗淳性侵案件”。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&一个下雨天，独自走在上学路上的8岁小女孩素媛，遇到醉酒大叔赵斗淳，遭其残忍性侵，造成其终身残疾，身心受到重创。&/p&&img src=&/v2-0f1c583efb_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-0f1c583efb_r.jpg&&&p&影片讲述素媛受害后，整个家庭所遭受的，来自社会各方面的压力和冷漠。&/p&&p&&br&&/p&&p&在决定要拍《素媛》前，导演李俊益曾一度苦恼要不要拍这么一个痛苦的题材。但最终《素媛》的上映获得热烈反响，并在韩国乃至全球掀起了对“儿童性侵罪”的激烈讨论。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&影片效应：&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&赵斗淳事件后，舆论压力迫使韩国法院重新修订儿童性侵罪判刑标准，加大惩罚力度。公众开始反思整个社会对“受害儿童及其家庭”的态度。&/p&&p&&br&&/p&&p&导演说：“这种案件世界各地都有，刚开始这样的大案件爆发，媒体和老百姓都会关注。但随时间的推移，大家会慢慢淡忘，所以影片的焦点不是案件本身，而是他们之后如何度过创伤。”&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&▼&/p&&p&
3.《杀人回忆》&/p&&p&豆瓣评分：8.6&/p&&img src=&/v2-abad04eef4_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&919& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-abad04eef4_r.jpg&&&blockquote&本片根据韩国“华城连环杀人案”改编。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&从日到日在京畿华城市泰安一带连续发生十起妇女强奸杀人案，作案手法极其残忍。这起案件动用了史上最多的警察介入调查，但最终未能查出真凶。&/p&&img src=&/v2-a8c814dbc3cbe_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&336& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/v2-a8c814dbc3cbe_r.jpg&&&p&&b&影片效应&/b&：&/p&&p&&br&&/p&&p&2003年，《杀人回忆》一上映，观影人数就高达500万。韩国人仍然很关心华城连环杀人案。随着该事件的上诉时效终结日期的临近，韩国人再次发起“延长重大犯罪上诉时效”的抗议。舆论迫使国会讨论《刑事诉讼法》修正案，能否把杀人罪的上诉时效从15年延长至20年。&/p&&p&&br&&/p&&p&面对如此大的反响，影片导演奉俊昊透露了他的创作初衷。&/p&&p&&br&&/p&&p&“我出生于1969年，我的少年时代充斥着80年代的军事独裁和政治暴力。这部片子里有我的少年记忆，暴力不仅仅限于政治，压抑的环境孵化暴力，它就在我身边。”&/p&&p&&br&&/p&&p&“我不知道真正的凶手是谁，但这部影片有540万人次观看，我相信，凶手就是其中一个。”&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&▼&/p&&p&
4.《那个家伙的声音》&/p&&p&豆瓣评分：7.4&/p&&img src=&/v2-4fc7c76abeb6_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&912& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-4fc7c76abeb6_r.jpg&&&blockquote&本片改编自“李炯浩被诱拐事件”。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&1991年，9岁小孩李炯浩在首尔被绑架，绑匪要求1亿韩元的赎金。无奈之下，父母只能求救警方，警方投入大量警力和资源，但绑匪用周密的计划摆脱了警察的搜捕。在44天后，有人在汉江边上发现小男孩的尸体。经法医鉴定李炯浩于被绑架第二天就已经死于绑匪毒手，而绑匪却折磨其父母长达一个月之久，并索得2亿韩元。&/p&&p&&br&&/p&&p&2006年，此案件的上诉期终结，警方仍然调查无果。&/p&&img src=&/v2-48fd999cd0ffa7b_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&333& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/v2-48fd999cd0ffa7b_r.jpg&&&p&导演朴镇彪在一档记录节目中了解到“李炯浩被诱拐事件”，感到非常震惊和愤怒，决心将此片拍成电影，希望国人不要轻易忘记这个案件。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&影片效应&/b&：&/p&&p&&br&&/p&&p&2007年，影片上映，韩国民众纷纷开始关注“被绑儿童”，并再次对“上诉时效法”提出异议。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&▼&/p&&p&
5.《孩子们》&/p&&p&豆瓣评分：7.4&/p&&img src=&/v2-fc0bb4b698beb636e846a_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&917& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-fc0bb4b698beb636e846a_r.jpg&&&blockquote&本片改编自“青蛙少年失踪事件”。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&1991年，韩国大邱某小学的5名男孩，结伴上山抓青蛙时失踪，音信全无。&/p&&p&&br&&/p&&p&大邱少年失踪案震惊全国。韩国总统下达特别指示，将搜索范围扩大到全国，据说警方动用了超过30万民众帮助搜索，企业界出高额悬赏金，社会团体共发出700多万张传单，学校也开展了“寻找青蛙少年”的活动。&/p&&img src=&/v2-6da88ebd5b48d6e253ccc_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&333& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/v2-6da88ebd5b48d6e253ccc_r.jpg&&&p&但所有的搜索行动都以失败告终，孩子们的下落成为未解谜团。&/p&&img src=&/v2-a72fa696addf19cc9bddc6df9d278803_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&333& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/v2-a72fa696addf19cc9bddc6df9d278803_r.jpg&&&p&时隔11年后，2002年，5名少年的遗体在卧龙山被发现，死亡原因确定他杀，但至今未查明凶手。&/p&&p&&br&&/p&&p&起初有很多人反对拍摄这部影片，认为重现案件会对受害者家属造成二次伤害。但当导演征求家属意见时，家长们对这次拍摄高度支持，更希望再现那段痛苦的历史，唤醒公众的警觉和良知。&/p&&p&&br&&/p&&p&导演李奎满在发布会上表示：“我相信他们是被谋杀的。还有太多这样的案子，由于调查过程中的各种原因，并没有被彻底地揭露出来。” &/p&&p&&br&&/p&&p&“《孩子们》表现的是精神上的痛苦，我希望观众能够感受他们的痛苦，从而更加珍惜和热爱生活。”&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&▼&/p&&p&
6. 《追击者》&/p&&p&豆瓣评分：8.3&/p&&img src=&/v2-5a9c2fe15d4a27ce0cfad4d_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&905& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-5a9c2fe15d4a27ce0cfad4d_r.jpg&&&blockquote&本片改编自韩国“杀人魔柳永哲”事件。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&2003年9月以来，首尔男子柳永哲接连残杀了至少19名汉城地区富裕阶层老人、电话应召女郎和上门按摩女性，创下了韩国犯罪分子的杀人“最高记录”，成为韩国史上头号连环杀人凶手。&/p&&p&&br&&/p&&p&由于柳永哲的杀人动机是仇恨富人痛恨女性，手段超级残忍，作案频率极其密集，对韩国全社会造成了巨大的心理冲击。&/p&&img src=&/v2-358b9528c9b_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/v2-358b9528c9b_r.jpg&&&p&当法院宣判柳永哲死刑时，不少被害人家属痛哭失声，站在被告席上的柳永哲却一脸漠然，令人震惊。&/p&&p&&br&&/p&&p&电影《追击者》的上映使得人们开始关注社会上的“柳永哲群体”，即残忍的报复社会分子。民众重新剖析“柳永哲现象”，反思其背后的社会原因和深层意义。“善与恶”的永恒话题被再次挑起。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&▼&/p&&p&
7.《断箭》&/p&&p&豆瓣评分：7.9&/p&&img src=&/v2-aeedd91a062e87_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&917& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-aeedd91a062e87_r.jpg&&&blockquote&本片改编自2007年在韩国发生的大学教授“弓弩伤人事件”。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&大学教授金庆浩由于直言指出入学考试中的一道错题，被停职解聘。为此，他提出诉讼要求恢复自己的职位和名誉，但以败诉告终。多年后，耿耿于怀的金庆浩自海外回国，再次向高等法院提出诉讼，但仍以败诉告终。&/p&&p&&br&&/p&&p&此时的金庆浩已经极端愤怒，失去理智的他埋伏在法官所住公寓里，用石弓袭击法官，将其射伤。&/p&&p&&br&&/p&&p&金庆浩以杀人未遂罪被起诉。然而，金庆浩始终坚称清白，目击证人提到的那个作为凶器的“断箭”也没有找到，案件一下子陷入重重疑雾。在缺乏证据的情况下，金最终仍然被判刑4年。&/p&&img src=&/v2-3abc636de9c_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/v2-3abc636de9c_r.jpg&&&p&金庆浩的案件引起全国热议，金成为韩国小人物同体制抗争的一个符号，很多社会舆论倒向金庆浩一边，甚至发起了“拯救金教授”活动。&/p&&p&&br&&/p&&p&电影上映后，最高法院再次受到舆论压力。网民们纷纷称“这是司法部的错误判决”、“是典型的包庇自己家人的事件”等，批评程度不断增加。造成了公民与司法体制的新一轮对抗。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&▼&/p&&p&
8.《梨泰院杀人事件》&/p&&p&豆瓣评分：6.5&/p&&img src=&/v2-a029f6d9ea587ec_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&917& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-a029f6d9ea587ec_r.jpg&&&blockquote&本片改编自1997年韩国“梨泰院谋杀事件”。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&日，在梨泰院某汉堡店的厕所里，20多岁的年轻学生赵宗毕无故被韩裔美国人皮尔森和美籍韩人Alex杀害。两名嫌疑人互相说对方才是杀人凶手，最终因证据不足均被释放。案件不了了之。&/p&&img src=&/v2-bb204fd313efa28d14a65c_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/v2-bb204fd313efa28d14a65c_r.jpg&&&p&已离世的受害者赵宗毕的母亲写到：“我们的孩子是三代单传，非常乖巧的家中老小，但却遭遇到无辜的杀害，杀人犯却逍遥法外，在我死之前都无法忘记和这孩子的点点滴滴，为了在天上流着冤枉眼泪的孩子，我在死之前一定要抓拿到犯人，不然我的孩子死也不瞑目……”&/p&&p&&br&&/p&&p&影片导演洪其善为了把当时的案件重现，用了四年的时间，找回当时跟踪这个杀人事件采访的40多位记者，把具体事件的前因后果呈现在观众面前。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&影片效应&/b&：&/p&&p&&br&&/p&&p&影片在韩国掀起了波澜，要求重审此案捉拿真凶的呼声越来越高。最终案件被批准重审。两名嫌疑人重被派遣回韩国。&/p&&p&&br&&/p&&p&“我们听到了民众的声音，在慎重考虑了电影及电视台员工提供的细节后，决定重审此案。”首尔一名法官说。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&▼&/p&&p&
8.《辩护人》&/p&&p&豆瓣评分：9.1&/p&&img src=&/v2-f542a047eb8d18ee71eed9619478ccfe_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&917& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-f542a047eb8d18ee71eed9619478ccfe_r.jpg&&&blockquote&本片改编自韩国“1981年釜林事件”及韩国前总统卢武铉生平事迹。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&出生于农民家庭的卢武铉寒窗苦读，自学10年后，终于通过了韩国司法考试，成为一名专业律师。一桩为穷苦人民辩护的案件使其一跃成名，成为著名的“人权律师”。&/p&&p&&br&&/p&&p&1981年，釜林事件爆发，韩国独裁政府以传阅有害书籍、组织非法集会和涉嫌违反《国家保安法》等理由，非法逮捕并监禁参加读书会的教师、职员、学生共22人并通过刑讯逼供让他们承认不存在的犯罪事实的事件。法院最终对这22人中的19人做出了有罪判决，判处了一到七年不等的有期徒刑。&/p&&p&&br&&/p&&p&期间，卢武铉一直免费为这些被告辩护，对抗当时的军事政权并为受压迫的劳动者和学生争取权益。&/p&&img src=&/v2-41a94aa041f7fad91fc34_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&361& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-41a94aa041f7fad91fc34_r.jpg&&&p&&b&影片效应&/b&：&/p&&p&&br&&/p&&p&事件中的受害人在出狱后不断提出复审要求，都被法院拒绝。但影片《辩护人》上映后，更多的韩国人了解到“釜林事件”，民愤四起。舆论压力迫使法院于2013年2月重新审判此案，至此“釜林事件”已有五名受害人终于在33年后被改判无罪，平反昭雪。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&▼&/p&&p&
9.《华丽的假期》&/p&&p&豆瓣评分：8.3&/p&&img src=&/v2-28ab85bffe_b.jpg& data-rawwidth=&632& data-rawheight=&901& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&632& data-original=&/v2-28ab85bffe_r.jpg&&&blockquote&本片改编自韩国“1980年光州民主运动事件”。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&住在光州的兄弟俩父母早亡，相依为命，生活虽然清苦，却平静简单。弟弟振宇为着当检察官的梦想而努力，哥哥民宇全力支持弟弟，并单纯地爱着当地的一名女护士。然而，在哥哥与爱人第一次约会的那一天，暴力事件突然爆发，挥舞着棍棒刀枪的军人冲进电影院，冲进大街小巷，镇压甚至残杀无辜的平民百姓。正义的弟弟在一次示威抗争中牺牲。面对弟弟的死，哥哥再也抑制不住怒火，自发组织了市民自卫队，开始了十天的民主斗争运动。&/p&&img src=&/v2-b0e63ef74ca342fd2e8adf_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&354& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/v2-b0e63ef74ca342fd2e8adf_r.jpg&&&p&1980年光州民主运动中，独裁政府下令用武力镇压这次运动，造成大量平民和学生死亡和受伤。&/p&&p&&br&&/p&&p&影片导演金智勋说，自己在上大学时就曾看过张善宇导演拍摄的讲述5.18事件的电影《刺痛》，当时就被片中的场面感动了，希望有朝一日可以用自己的方式重现当时的历史画面。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&▼&/p&&p&
9.《购物车》&/p&&p&豆瓣评分：7.0&/p&&img src=&/v2-21e338ebe2b4c145d9bb_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&917& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-21e338ebe2b4c145d9bb_r.jpg&&&blockquote&本片改编自2007年轰动全韩的E-land超市罢工事件。&/blockquote&&img src=&/v2-e5cf714c75215eae8f592d52eeb81fd8_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&426& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-e5cf714c75215eae8f592d52eeb81fd8_r.jpg&&&p&影片讲述一群超市临时工（大多为收银员和清洁工），突然被公司单方面无理解雇，权益受到损害。职工被解雇后试图与高层谈判却遭到拒绝和无视，愤怒之下发起示威抗议，中途遭受警方和黑社会的镇压，却依然坚决捍卫自己的权益。&/p&&p&&br&&/p&&p&故事的原型是2007年E-land超市罢工事件：2007年，大型超市New Core Outlet及Homever分别解雇了三百多名及五百多名非正规员工。被解雇的员工在首尔开始罢工，一星期后罢工行动扩散至全国各地十二间集团旗下的超市。罢工二十天后，超市召来7000名警察强行清场，拉走200多名抗争者，甚至召来暴徒袭击示威者，其中数名人士身受重伤。&/p&&img src=&/v2-01b2fd1c0a4eddbb8503c07_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-01b2fd1c0a4eddbb8503c07_r.jpg&&&p&&b&影片效应&/b&：&/p&&p&&br&&/p&&p&抗争事件震动全国，在《购物车》上映后，捍卫临时工权益的呼声日益高涨，韩国政府最终出台 “非正规劳工保障法例”，要求雇主必须为工作满两年的员工转职为正规员工，为基层员工提供该有的基本保障。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&▼&/p&&p&
10.《举报者》&/p&&p&豆瓣评分：7.3&/p&&img src=&/v2-5a159cb6b2e6fb86ca741e187f0583d9_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&917& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-5a159cb6b2e6fb86ca741e187f0583d9_r.jpg&&&blockquote&本片改编自2005年韩国“克隆之父“黄禹锡的干细胞论文造假事件。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&影片讲述，韩国著名科学家宣称培养成功了11个人类胚胎干细胞，并决定用科研成果来造福韩国国民，治疗许多人的不治之症，一时间成为了韩国政府和民众眼中的英雄。&/p&&p&&br&&/p&&p&就在民众叫好之时，电视工作者尹敏哲突然接到科学院内部人士的造假举报，在排除了来自各个利益集团的阻挠后，电视台最终在节目中揭露了造假丑闻。&/p&&img src=&/v2-5b53ecbd75ac7dcc08e90_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&426& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-5b53ecbd75ac7dcc08e90_r.jpg&&&p&现实中，韩国著名科学家，“克隆之父”黄禹锡博士被揭发出论文造假，当时也在全球造成了极大的影响，给韩国科学界、韩国国民以及韩国的科学经济都造成了损失。成为了世界科学史上著名的一桩丑闻。&/p&&p&&br&&/p&&p&2014年，导演林顺礼决定以这桩丑闻为原型拍摄电影《举报者》，但拍摄期间阻力重重。导演林顺礼说：“因为我们的影片涉及了韩国最有名的科学家，所以一开始艺人的经纪公司都不愿意他们来参加拍摄。我们外出拍摄也不敢说电影涉及的是本国有名的科学家，有些人知道电影的内容后，就不愿意配合我们拍摄了。”最终，影片的成功上映使得国民关注科学界，并重新审视学术界的真相和良心。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&▼&/p&&p&为什么韩国有这么多“真实改编电影”？&/p&&p&&br&&/p&&p&一部分人认为，韩国“真实事件改编电影”的出现与韩国的电影史和电影制度有莫大的关系。&/p&&p&&br&&/p&&p&民族电影的观念：&/p&&p&&br&&/p&&p&20世纪初期，韩国知识分子成立“朝鲜无产阶级艺术同盟（KAPF）”，提出“把艺术作为斗争的武器”。KAPF秉承左派文化，宣扬朝鲜民族意识。罗云奎还最早提出了民族电影的概念，要求影片内容必须反映民族现实状况。&/p&&p&&br&&/p&&p&后来，虽然历史多次剧变，这种现实感，依然存在于很多韩国电影人的意识中。比如著名的“作家导演”李沧东，1995年完成的剧本《美丽的青年全台》，就是讲述为争取劳动者权益而自焚的全泰一的人生传记。他其后导演的电影虽是虚构，却都有真实的社会底色，比如第二部作品《薄荷糖》，就带领观众重温了光州事件、学生运动、金融风暴等折磨过韩国人的事件。他说，“我觉得人生中经历过的痛苦是有意义的。我想通过我的电影给观众一个答案，就是对人生经历的痛苦的一个答案。”&/p&&p&&br&&/p&&p&电影分级制度的产生：&/p&&p&&br&&/p&&p&1998年，韩国废除旧的电影法，建立《电影分级制度》。分级制度的产生为“真实事件改编电影”的创作提供更大空间，使得涉及暴力、犯罪、政治等敏感题材的“真实事件改编电影”得以上映。&/p&&p&&br&&/p&&p&正如《杀人回忆》的导演奉俊昊所说：“没有独裁，没有审查，我们这一代电影人是幸运的。”&/p&&p&&br&&/p&&p&曲折历史中的民主斗志：&/p&&p&&br&&/p&&p&作为一个在历史上饱受侵略和独裁压迫的国家，韩国的现代民主进程来之不易。有人说，正是这样一段黑暗的历史，使得韩国人在追求民主的道路上格外小心翼翼，不断反思不断修正。从这种意义上说，大批韩国电影直击“现实题材”，揭露“社会伤疤”，也许是在以艺术的名义审视真相，呐喊民主和正义吧。&/p&&p&&br&&/p&&p&图片来自网络，版权归原作者所有&/p&&p&编辑整理：十七&/p&&p&转载请联系后台&/p&&p&&br&&/p&&p&▼更多人文生活美学内容和原创视频，尽在&a href=&/org/lens-27/activities& class=&internal&&Lens - 知乎&/a&&/p&&p&&即使是一道最微弱的光，我们也要把它洒向需要温暖的生活……&&/p&&p&&/p&&p&&/p&&p&&/p&&p&&/p&&p&&/p&
韩国电影中有一类故事格外耀眼：据不完全统计，从2003年至今，韩国相继上映了30多部由真实事件改编而来的电影，这类电影不仅掀起了很多讨论，甚至影响到韩国法律修订和社会体制改革。 ▼《熔炉》豆瓣评分：9.1本片改编自2005年韩国光州一所聋哑学校的性暴力…
已经那么多人答了怎么写实证论文，我就扯远一点从开始研究说起吧&br&(如果不想看很多字的可以直接看答案最后的图)&br&&br&&u&&b&1. 查找、阅读文献，用文献管理软件管理&/b&&/u&。一般一个完整的研究都是从查找和阅读文献开始的，通过阅读大量的文献，你才有关于做什么研究（主题）、怎么做研究（方法）和研究假设的想法。找文献，国内学校基本上是百链(&a href=&///?target=http%3A//& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)+google scholar，国外学校就是学校图书馆+google scholar。然后文献管理软件推荐 Mendeley (&a class=& external& href=&///?target=http%3A///& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)&br&&br&&u&&b&2. 写proposal&/b&&/u&. 就是把1里提到的成文，包括intro (含假设)、method和data analysis (预计要怎么分析数据)。如果这个写得好，那正式的文章会稍微省一点力。至于intro怎么写，请看答案最后的图&br&&br&&u&&b&3. 伦理委员会审批。&/b&&/u&不是所有学科都要，而且这个在中国尤其儿戏，约等于无，所以我见过违反研究伦理的研究。关于伦理委员会，见维基百科：&a href=&///?target=http%3A//en.wikipedia.org/wiki/Institutional_review_board& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Institutional review board&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&u&&b&&br&4. 做预研究&/b&&/u&。对小样本（小样本有多小不同学科不同、不同研究主题也不同）收集数据，并按照之前的想法进行数据预分析。如果趋势和假设一致，继续进行正式研究。如果没趋势或者趋势和假设反了，或者重新找文献，看是不是有自己漏了的因素没考虑；或者改善研究方法（数据收集方法）&br&&u&&b&&br&5. 正式研究，收集数据&/b&&/u&。在过程中或许也可以进行阶段性的数据分析&br&&u&&b&&br&6. 数据分析&/b&&/u&。先用proposal里设想的方法来分析，如果比较容易得出符合假设或者部分符合假设的结果，就可以开始写。如果没啥结果，就慢慢数据挖掘吧..试用各种各样方法来分析，有可能有新发现，也有可能没有&br&&u&&b&&br&7. 根据数据结果完善intro&/b&&/u&。如果之前写了proposal，这个时候就是完善。如果没写，就是重头开始写。一般而言，更为重要的是研究里用到的变量之间的关系（而不是这些变量本身），在此前有什么研究涉及到。题主在这一步，可能很多时候在导师手里接到项目也是从收集数据开始到这一步开始写。同时，去找拟投稿杂志的格式要求和文章来看，模仿格式、风格之余，按照格式要求来写。&br&&u&&b&&br&8. 按method、result、discussion、abstract的顺序完成文章&/b&&/u&。method和result是最好写的。result按照假设的结构来写；discussion以result为基础同时看着intro来写，但是和intro结构倒置，具体还是看答案最后的图。&br&&u&&b&&br&9. 初稿完成，然后做好起码改5次的准备&/b&&/u&。至于英语，没有想象的那么困难。初稿的时候就想着把东西写出来，是完整的句子，前一句和后一句接得上就行了。初稿之后慢慢改吧..特别是第一次写&br&&br&&br&　　如果真的觉得很难开始，就先写method、result，然后再写intro，然后discussion.但是熟练之后不推荐这么做，一来其实有点不符合伦理，二来其实这样写出来的文章质量可能会比按顺序写的稍差&br&　　然后就是真的回答怎么写的图..&br&&img data-rawheight=&1079& data-rawwidth=&864& src=&/5ad615999cfc24d15bc7a_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&864& data-original=&/5ad615999cfc24d15bc7a_r.jpg&&
已经那么多人答了怎么写实证论文，我就扯远一点从开始研究说起吧 (如果不想看很多字的可以直接看答案最后的图) 1. 查找、阅读文献，用文献管理软件管理。一般一个完整的研究都是从查找和阅读文献开始的，通过阅读大量的文献，你才有关于做什么研究（主题）…
&p&&i&可以歪个楼推荐些有声书嘛……&/i& &i&东岸实在缺乏中文书啊orz……&/i& &i&推荐一些自己觉得内容和播讲都不错的……&/i& &i&长期更新ing……&/i&&/p&&ul&&li&&b&蒋勋细说红楼梦&/b&&/li&&/ul&&p&蒋勋把红楼梦前八十回娓娓道来，不仅把小说的脉络梳理了一遍，还穿插了很多美学、医学、历史典故的知识，观点独特，又不乏风趣幽默，真是让人敬服。&/p&&p&p.s.买的99元福利版，觉得是花得最值的99块钱。&/p&&ul&&li&&b&严歌苓《波西米亚楼》播讲：安静&/b& &/li&&/ul&&p& 严歌苓早年在美国和非洲生活的所见所闻所思所想，短小精悍，描写得很有趣味。&/p&&ul&&li&&b&袁阔成评书《三国演义》&/b& &/li&&/ul&&p&沉痛悼念袁老，他的评书讲得太好了，绘声绘色，不乏幽默，百听不腻，我的最爱没有之一。&/p&&ul&&li&&b&大冰《他们最幸福》 播讲：闯先生&/b&&/li&&/ul&&p&作者和播讲者表现力很强，其间穿插着很多实录的原创音乐，几次把我听哭，读了才知道什么才叫真正文艺青年。&/p&&ul&&li&&b&基辛格《论中国》&/b&&/li&&/ul&&p&中信出版社的那几本有声书质量都很高，原版不知道如何，中文版写得客观公正，展现了中国的整个近现代外交史。&/p&&ul&&li&&b&林达《带一本书去巴黎》&/b& &/li&&/ul&&p&林达的书不用说了，去巴黎之前应该好好研读，才不会去了法国只知道铁塔大道香奈儿。&/p&&ul&&li&&b&刘瑜《民主的细节》&/b& &/li&&/ul&&p&听到后面对于作者那副“我要教化你们这些无知可悲的人类”的惺惺作态有点想吐，对美国社会感兴趣的可以一听。&/p&&ul&&li&&b&钱钟书《围城》&/b& &/li&&/ul&&p&经典不解释&/p&
可以歪个楼推荐些有声书嘛…… 东岸实在缺乏中文书啊orz…… 推荐一些自己觉得内容和播讲都不错的…… 长期更新ing……蒋勋细说红楼梦蒋勋把红楼梦前八十回娓娓道来，不仅把小说的脉络梳理了一遍，还穿插了很多美学、医学、历史典故的知识，观点独特，又不…
&p&现在不少高校连硕士毕业都需要发论文了，而且理工科入门级的要求是至少1篇SCI论文。&/p&&br&&p&发表SCI有什么用？学渣默默流泪、痛不欲生，学霸笑而不语、乐在其中。&/p&&br&&p&当SCI论文只和奖学金挂钩时，尚可置身事外；但当SCI和毕业挂钩时，无论你愿不愿意，都不得不被卷入一场发表SCI的游戏中。一入科研深似海啊。&/p&&br&&p&这里列举一下发表论文过程中一些有用的工具(包括网站+软件)，助刚刚入门的同学在这场游戏中升级为资深玩家。&/p&&img src=&/aa76fbaa33bd8cb_b.jpg& data-rawwidth=&4281& data-rawheight=&225& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&4281& data-original=&/aa76fbaa33bd8cb_r.jpg&&&p& 发表论文大概需要经历以下流程：&/p&&br&&p&&strong&选研究方向&strong&——&/strong&&/strong&&strong&文献调研前人的成果&/strong&&strong&&strong&——&/strong&&/strong&&strong&编程计算出结果&/strong&&strong&&strong&——&/strong&&/strong&&strong&画出高清图片&/strong&&strong&&strong&——&/strong&&/strong&&strong&写好论文并修改&/strong&&strong&&strong&——&/strong&&/strong&&strong&投稿并发表&/strong&&strong&&strong&——&/strong&&/strong&&strong&推广自己及成果&/strong&&/p&&br&&p&&strong&1. &/strong&&strong&选研究方向&/strong&&/p&&br&&p&研究方向很重要、很重要、很重要。&/p&&br&&p&重要的事情说三遍。&/p&&br&&p&选择了过于冷门的方向，不仅参考资料少，投稿的时候审稿人也难找，发论文的审稿周期会变长，这意味着毕业可能要被延期。&/p&&br&&p&而选择了过于热门的方向，你正在研究的东西，说不定在写论文的时候就已经被人发表截胡了。因此选择研究方向要引起足够的重视。&/p&&br&&p&调研研究方向可使用神器：&strong&Web of knowledge&/strong&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&p&这是他们家的主页：&/p&&img src=&/c290c15dfb0e_b.jpg& data-rawwidth=&1359& data-rawheight=&954& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1359& data-original=&/c290c15dfb0e_r.jpg&&&br&&br&&p&在这个网站上可以从许多学术数据库中搜论文，和理工科最相关的是Web of Science这个数据库：&/p&&img src=&/87e109ea57e57f1fcdc848bdf9730ade_b.jpg& data-rawwidth=&1390& data-rawheight=&951& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1390& data-original=&/87e109ea57e57f1fcdc848bdf9730ade_r.jpg&&&br&可以通过输入主题、标题、作者、期刊名称、出版年、语言、文档类型进行检索：&img src=&/e993ed2b82bd346fd2444c8f_b.jpg& data-rawwidth=&931& data-rawheight=&463& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&931& data-original=&/e993ed2b82bd346fd2444c8f_r.jpg&&&br&比如想研究RNA，一搜就搜出10314条记录。这么多论文如果要一篇篇的看，会看到猴年马月？No No No 直接在检索结果中再检索即可。&img src=&/a92f4399f88aadc41fc46e7f3323e9da_b.jpg& data-rawwidth=&1362& data-rawheight=&763& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1362& data-original=&/a92f4399f88aadc41fc46e7f3323e9da_r.jpg&&&br&&p&还可以对检索结果按照以下方式进行分析：&br&&/p&&p&按照作者分析：了解某个研究的核心研究人员是谁；&/p&&p&按照国家和地区分析：了解核心研究国是哪里；&/p&&p&按照文献类型分析: 了解该研究通常以什么途径发表；&/p&&p&按照机构名称分析：了解有哪些机构在从事这项研究；&/p&&p&按照语种分析：了解该研究是以什么语种发表的；&/p&&p&按照出版年分析：了解该研究的发展趋势；&/p&&p&按照期刊标题分析：了解该研究通常发表在哪些期刊上；&/p&&p&按照学科分类分析：了解该研究涉及了哪些研究领域。&/p&&br&&p&比如，按照出版年分析：&/p&&img src=&/5d414aaa3e_b.jpg& data-rawwidth=&1406& data-rawheight=&496& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1406& data-original=&/5d414aaa3e_r.jpg&&&br&&img src=&/01c1f39c4cc8f8d049f78_b.jpg& data-rawwidth=&1128& data-rawheight=&726& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1128& data-original=&/01c1f39c4cc8f8d049f78_r.jpg&&&br&&p&可以看出，从2001年之后，这个研究方向的论文多了起来，也就是说越来越热门了。&/p&&p&再比如，按照机构名称分析：&/p&&br&&img src=&/ad048a72f123caa_b.jpg& data-rawwidth=&792& data-rawheight=&546& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&792& data-original=&/ad048a72f123caa_r.jpg&&&br&&p&于是知道了研究这个方向最多的是哈佛、田纳西和日本东京大学。&/p&&img src=&/aa76fbaa33bd8cb_b.jpg& data-rawwidth=&4281& data-rawheight=&225& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&4281& data-original=&/aa76fbaa33bd8cb_r.jpg&&&br&&strong&2. &/strong&&strong&文献调研前人的成果&/strong&&br&&p&选定研究方向之后，就要开始调研别人已经做过什么了，还有什么可以做。&/p&&br&&p&首次调研文献可以按照以下步骤：&/p&&p&(1) 使用google学术，调研一下跟你方向相关的论文，把这些文章通读一遍。不需要细读（细读也看不懂）。&/p&&p&(2) 把上面的论文通读了之后，大概你就知道跟你做同一个方向的有哪些人和哪些组了，以及你们行业的主流期刊杂志是什么。&/p&&p&(3) 然后想办法下载到上面那些组的博士论文或者硕士论文，看学位论文比看期刊论文好的一点就是学位论文会写的更加详细，尤其是各种你最需要的细节。而期刊论文往往由于篇幅限制，不少细节都会被省掉。&/p&&br&&p&把上面做完，大概需要半年时间积累，以后再看文献的步骤：&/p&&p&(1) 关注自己行业的主流期刊杂志，期刊上有订阅的设置，可以去留下你的邮箱，然后有相关的文章发表，他们会给你发邮件的。&/p&&p&(2) 关注上面那些组的官方网站，他们会定期更新自己组发的新期刊。&/p&&p&(3) 随时使用google学术调研。&/p&&br&&p&因此，在这个环节有用的工具有：&/p&&br&&p&&strong&(1) google&/strong&&strong&学术&/strong&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&p&比如还是搜RNA，可以看到：&/p&&img src=&/b233b41a63e73e_b.jpg& data-rawwidth=&1094& data-rawheight=&847& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1094& data-original=&/b233b41a63e73e_r.jpg&&&br&&p&可以选择最新的文章，而且可以看引用率怎么样。点标题进去就可以下载原文了：&/p&&br&&img src=&/cfb86e86b29a9ffeae158800_b.jpg& data-rawwidth=&1303& data-rawheight=&692& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1303& data-original=&/cfb86e86b29a9ffeae158800_r.jpg&&&br&&p&什么？google学术打不开？我会告诉你可以使用VPN翻墙去搞科研么…&/p&&br&&p&&strong&(2) Sci-hub&/strong&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//sci-hub.cc/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Sci-Hub: removing barriers in the way of science&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&p&&img src=&/a7c16458acad30c85fdf10fa1f1a3c2f_b.jpg& data-rawwidth=&1892& data-rawheight=&815& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1892& data-original=&/a7c16458acad30c85fdf10fa1f1a3c2f_r.jpg&&&br&这个网站是干什么的？下载论文原文的。&/p&&br&&p&为什么不到论文的期刊官网去下载？因为如果你们学校图书馆没买这个期刊，去官网下载是要收费的。&/p&&br&&p&收多少钱？一篇论文要20至100美元不等。&/p&&br&&p&这不是抢钱吗？对，就是抢钱，办论文期刊是个暴利行业…你想知道的太多了。&/p&&br&&p&总而言之，就是搞科研的需要在期刊上发文章，来展示自己的研究成果。而许多期刊杂志是属于某些公司的，这些公司进行商业化操作，把阅读论文设置为收费模式，而且价格不菲。&/p&&br&&p&这件事情一直为科研界所诟病，因为原作者投稿是免费的，审稿人审稿也是免费的，办期刊的公司最多只有印刷成本。&/p&&br&&p&写论文都是别人付出的劳动，办期刊的公司却以近似零成本拿着这些论文，再把这些论文的下载版权卖给全世界各大高校、从中牟取暴利。&/p&&br&&p&这不是中介干的事吗？你说对了，做中介什么的最赚钱了。&/p&&br&&p&事实上，有不少著名期刊的主编认为这些公司阻碍了人类科研的进步和发展，联名抵制这些公司，甚至直接辞职不干，或者自己成立免费的期刊和他们对着干。&/p&&br&&p&战斗民族的黑客也看不下去这些牟利的期刊出版公司了，他们认为科研论文既然原作者都没有收到任何报酬，你们这些公司凭什么收钱？论文版权应该属于全人类，因此论文应该免费共享，于是创办了这个网站。&/p&&br&&p&&strong&(3) gen.lib.rus.ec&/strong&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//gen.lib.rus.ec/scimag/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Library Genesis: Scientfic Articles&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/773bc15a7d82_b.jpg& data-rawwidth=&1294& data-rawheight=&269& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1294& data-original=&/773bc15a7d82_r.jpg&&&br&&p&和上面的网站类似，但上面网站是下载期刊论文的，这个网站是下载外文书籍的。&/p&&img src=&/aa76fbaa33bd8cb_b.jpg& data-rawwidth=&4281& data-rawheight=&225& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&4281& data-original=&/aa76fbaa33bd8cb_r.jpg&&&br&&p&&strong&3. &/strong&&strong&编程计算出结果&/strong&&/p&&p&流行的编程软件大概有C、Fortran、R语言、Python语言、Matlab、Octave、Scilab等&/p&&p&相关讨论参见：&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzI1NTI4OTIxMA%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3D8dd2287cafd7cea7bfbb1ba8crd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&最值得学习的Matlab参考书有哪些？&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzI1NTI4OTIxMA%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Decbdad897e483ff0a873b%23rd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&哪种编程语言最值得花时间学习？&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&img src=&/aa76fbaa33bd8cb_b.jpg& data-rawwidth=&4281& data-rawheight=&225& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&4281& data-original=&/aa76fbaa33bd8cb_r.jpg&&&p&&strong&4. &/strong&&strong&画出高清图片&/strong&&/p&&p&流行的画图软件大概有Matlab, Gnuplot, Matplotlib, visio, Origin, R-ggplot2, Tecplot, Illustrator, Paraview,Tikz等。详细的对比参见：&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzI1NTI4OTIxMA%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Dbef156d5eaab194dedd1%23rd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&你一定要知道的十款主流画图软件，淡定的工作从画出高品格图片开始&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/aa76fbaa33bd8cb_b.jpg& data-rawwidth=&4281& data-rawheight=&225& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&4281& data-original=&/aa76fbaa33bd8cb_r.jpg&&&p&&strong&5. &/strong&&strong&写好论文并修改&/strong&&/p&&p&结果算出来了、图片也画好了，下一步该写英文论文了。&/p&&br&&p&英文词汇量太少怎么办？用下面这个网站&/p&&p&&strong&linggle&/strong&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Linggle 10^12- Language Reference Search Engines&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/e4ac7dc04e2f_b.jpg& data-rawwidth=&942& data-rawheight=&342& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&942& data-original=&/e4ac7dc04e2f_r.jpg&&&br&&br&&p&Linggle可帮助学习者分析更准确的英文写作建议，能够根据词性来推测短句和句子。&/p&&p&例如，不知道用什么形容词来修饰RNA，输入： &/p&&img src=&/5e061e316e82abd82533_b.jpg& data-rawwidth=&1133& data-rawheight=&839& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1133& data-original=&/5e061e316e82abd82533_r.jpg&&&br&&p&详细的使用方法参见他们官方网站。&br&&/p&&br&&img src=&/aa76fbaa33bd8cb_b.jpg& data-rawwidth=&4281& data-rawheight=&225& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&4281& data-original=&/aa76fbaa33bd8cb_r.jpg&&&strong&6. &/strong&&strong&文献管理&/strong&&br&&br&论文的参考文献一般有固定格式，例如：&img src=&/9c0ba8b9b4e48720fec35df_b.jpg& data-rawwidth=&1318& data-rawheight=&743& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1318& data-original=&/9c0ba8b9b4e48720fec35df_r.jpg&&&br&&br&而且在文中有对应的编号： &br&&img src=&/d64fcfc5b97af_b.jpg& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&467& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/d64fcfc5b97af_r.jpg&&&br&&p&插入一个新的参考文献之后，需要旧的编号自动更新。如果手动完成，那将会是一场灾难。幸好有文献管理软件。&/p&&br&&p&&strong&(1) EndNote&/strong&&/p&&p&EndNote 是SCI的官方软件，支持国际期刊的参考文献格式有3776种，写作模板几百种，涵盖各个领域的杂志。 &/p&&img src=&/181bc1bc5adb8df7642625_b.jpg& data-rawwidth=&764& data-rawheight=&436& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&764& data-original=&/181bc1bc5adb8df7642625_r.jpg&&&br&&p&&strong&(2) Mendeley&/strong&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Free reference manager and PDF organizer&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&img src=&/c4d4a4eea01b_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&751& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&/c4d4a4eea01b_r.jpg&&其实我觉得Mendeley比EndNote 要好用，因为用起来更方便。&br&Mendeley是一款免费的跨平台文献管理软件，同时也是一个在线的学术社交网络平台。可一键抓取网页上的文献信息添加到个人的library中。还可安装MSWord和OpenOffice插件，方便在文字编辑器中插入和管理参考文献。&/p&&br&&img src=&/aa76fbaa33bd8cb_b.jpg& data-rawwidth=&4281& data-rawheight=&225& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&4281& data-original=&/aa76fbaa33bd8cb_r.jpg&&&strong&7. &/strong&&strong&投稿选期刊&/strong&&br&&p&在文献调研阶段，你应该已经了解了自己行业的主流期刊杂志。&/p&&p&选择期刊有两个最重要的因素，在投稿之前，我们还需要确认一下：第一它是否是SCI，它是几区的SCI，第二它的影响因子有多少。&/p&&br&&p&&strong&(1) Thomsonreuters&/strong&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///cgi-bin/jrnlst/jlsearch.cgi%3FPC%3DD& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Journal Search&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&p&这个网站可以查到一个期刊是不是SCI，比如我们要搜著名物理类期刊Applied physics letters是不是，按照下面红色方框里的例子输入：&/p&&img src=&/a4cdf7991ada_b.jpg& data-rawwidth=&1196& data-rawheight=&843& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1196& data-original=&/a4cdf7991ada_r.jpg&&&br&得到结果：&img src=&/b5525ead4a530ec763a865ac8a79e9b9_b.jpg& data-rawwidth=&1083& data-rawheight=&591& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1083& data-original=&/b5525ead4a530ec763a865ac8a79e9b9_r.jpg&&&br&&br&&p&恭喜你，有上面红框框的显示就是SCI哦！可以毕业了！&/p&&br&&p&&strong&(2) Web of science&/strong&&/p&&p&Web of science可以用来查找影响因子。&/p&&br&&p&找到如下位置：&/p&&img src=&/ee42d2c57a9b5bede9beb_b.jpg& data-rawwidth=&617& data-rawheight=&521& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&617& data-original=&/ee42d2c57a9b5bede9beb_r.jpg&&&br&&p&选择检索方式： &br&&/p&&img src=&/5a4b6764edf43a3a17cfcf6d757cb6cc_b.jpg& data-rawwidth=&551& data-rawheight=&144& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&551& data-original=&/5a4b6764edf43a3a17cfcf6d757cb6cc_r.jpg&&&br&&br&&p&输入期刊名字： &br&&/p&&img src=&/b7cd13c66f09c916847eb_b.jpg& data-rawwidth=&602& data-rawheight=&96& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&602& data-original=&/b7cd13c66f09c916847eb_r.jpg&&&br&&p&查看影响因子：&/p&&img src=&/0ffc0db2b5b8edcd18cdc7_b.jpg& data-rawwidth=&627& data-rawheight=&132& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&627& data-original=&/0ffc0db2b5b8edcd18cdc7_r.jpg&&&br&&p&&strong&(3) JCR&/strong&&strong&期刊分区数据在线平台&/strong&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///%3FAspxAutoDetectCookieSupport%3D1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&欢迎来到中科院JCR期刊分区数据在线平台&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&img src=&/c251d2ab3b50d40caafe40a756a5c3ad_b.jpg& data-rawwidth=&681& data-rawheight=&755& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&681& data-original=&/c251d2ab3b50d40caafe40a756a5c3ad_r.jpg&&&br&&br&&img src=&/aa76fbaa33bd8cb_b.jpg& data-rawwidth=&4281& data-rawheight=&225& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&4281& data-original=&/aa76fbaa33bd8cb_r.jpg&&&strong&8. &/strong&&strong&推广自己及成果&/strong&&br&&br&&br&&strong&(1) ResearchGate&/strong&&p&&a href=&///?target=https%3A//www.researchgate.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ResearchGate&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&类似于科研界的Facebook，例如下面这个大牛&/p&&img src=&/2eac16bf76d5faaa6fb9bc_b.png& data-rawwidth=&1024& data-rawheight=&892& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1024& data-original=&/2eac16bf76d5faaa6fb9bc_r.png&&&br&&br&&p&可以看到他发表了420篇文章，共有2万4的阅读量，下载量4804，引用率15833，还可以看到每篇论文单独的情况，可以追踪大牛的最新成果，当然也可以自己注册一个账号展示自己。&/p&&br&&p&&strong&(2) &/strong&&strong&科学网&/strong&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&科学网—构建全球华人科学社区&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&这个网站提供科学新闻报道、科学信息服务。
&/p&&img src=&/9d8ff5c5d95d511def81f7a32fdc1499_b.jpg& data-rawwidth=&1238& data-rawheight=&822& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1238& data-original=&/9d8ff5c5d95d511def81f7a32fdc1499_r.jpg&&&br&&p&它有一个博客分栏&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&科学网―博客&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&不少高校老师在上面开通了博客，以后想去高校继续搞科研的可以看看。&/p&&img src=&/d061c06ef2fefba504f5c2_b.jpg& data-rawwidth=&1220& data-rawheight=&819& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1220& data-original=&/d061c06ef2fefba504f5c2_r.jpg&&&br&&p&&strong&(3) &/strong&&strong&小木虫&/strong&&br&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///bbs/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&小木虫论坛 - 学术科研互动社区&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&可以交流考研、出国经验，讨论论文写作、下载各种资料等。&/p&&img src=&/cdb49cc031489_b.jpg& data-rawwidth=&1224& data-rawheight=&832& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1224& data-original=&/cdb49cc031489_r.jpg&&&br&&br&&p& ps, 如果对科学计算的经验、教训或者好玩的东西感兴趣，可以关注公号“科研充电宝（kexuebc）”哦。定期推送一些科研小技巧，例如：&/p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzI1NTI4OTIxMA%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Dbdbfb25fd1dcf4fbe7e0efea%26chksm%3Dea39778cdd4efe9adfca666b836ae2fc6aaf7b6f350b0adc01%23rd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&写论文和报告容易犯的低级错误，别再像外行一样写论文了&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
现在不少高校连硕士毕业都需要发论文了，而且理工科入门级的要求是至少1篇SCI论文。 发表SCI有什么用？学渣默默流泪、痛不欲生，学霸笑而不语、乐在其中。 当SCI论文只和奖学金挂钩时，尚可置身事外；但当SCI和毕业挂钩时，无论你愿不愿意，都不得不被卷入…
&p&推荐两本真正意义上的神书，一本是《Pattern Recognition and Machine Learning》（PRML），一本是《Deep Learning》（Ian Goodfellow和Yoshua Bengio写的那本），绝对符合题主“看了以后大呼过瘾”的标准。这两本书都是属于“大而全”的类型，两本书都是从头到尾讲清楚了一个领域的细节。PRML是传统机器学习，《Deep Learning》是讲的最近几年兴起的深度学习。&/p&&p&先说说PRML。之前也看过很多机器学习的书，&b&大多数书讲解模型时，都只会讲一个在某种情形下简化的特殊版本。&/b&如针对分类的模型，讲了一个0-1两类分类模型就结束了，如何应用到多分类就一笔带过。再比如回归模型，也只是讲个单变量不带正则项的最简化版。至于加什么正则、为什么这么加更是很少涉及的话题。&b&而看PRML的感觉就像作者拿着一个放大镜，带你从模型的motivation、模型的推导过程、模型的推广、这个模型和其他模型的联系等方方面面讲解，而且每一个部分都很详细，都有非常细致的推导过程，每步推导过程还都有解释，这真的是太贴心了。&/b&&/p&&p&可能这样说还是会有人不是很明白，我就举几个具体的例子。比如线性回归，很简单的人人都懂的： &img src=&///equation?tex=y+%3D+w%5E%7BT%7Dx& alt=&y = w^{T}x& eeimg=&1&& ，大多数书会讲到 &img src=&///equation?tex=w& alt=&w& eeimg=&1&& 的求解就结束了，稍微详细点的书会告诉你线性回归的本质是：回归目标在 &img src=&///equation?tex=x& alt=&x& eeimg=&1&& 列向量张成的空间的投影，就是最好的 &img src=&///equation?tex=y& alt=&y& eeimg=&1&& ，但也就仅此而已了。PRML里讲线性回归用的式子是 y=wTΦ(x) ，不仅可以讲清楚线性回归的基本原理，而且可以利用 Φ(x)告诉你线性回归实际上也可以看做一种核方法，这就给之后章节做了铺垫。PRML还推导了以下事情：1. 为什么多维的y与一维的y在本质上是等价的（从一维到多维的推广） 2. 加L2正则和L1正则项本质是以不同的先验分布看待w 3. 为什么L1正则会产生sparse的结果 4. 对线性回归的bias-variance decomposition告诉你机器学习中无处不在的tradeoff：bias、variance等等。这样整个模型才算是学透了。&/p&&p&另外PRML概率图的那一章写的真的太棒了，堪称完美，也是看这一章我才真正搞懂了概率图模型。写到这里请允许我小小的黑一下周志华老师的西瓜书，西瓜书中讲概率图模型时直接就是隐马尔科夫模型，这样虽然比较简洁，但让人搞不懂概率图究竟是怎么定义的、还有隐马尔科夫模型的图是怎么画出来的。&b&西瓜书上只是说“图中的箭头表示了变量间的依赖关系”，然而到底是什么样的依赖关系？实在是让我一头雾水&/b&（隐马尔科夫确实是一个难点，见过好多人无法理解。。）。&b&直到看到PRML中时我才搞清楚所谓“依赖关系”实际上是变量间的“条件独立”。&/b&PRML中是怎么样讲概率图模型的呢？它是从概率论中的条件独立讲起的，相当于是讲模型之前先带你把最重要的基础知识复习一遍。讲完条件独立后又讲了最简单的三个概率图: A&--B--&C、A--&B--&C、A--&B&--C。并一一分析了图中蕴含的条件独立性，又做了联合分布的分解。这之后才开始过渡到隐马尔科夫模型，这样一步一个台阶，非常容易理解。&/p&&p&《Deep Learning》和PRML有点像。同样也是非常详细的，就不展开写了。&/p&&p&说了那么多，其实我想表达的是：&b&与其对很多模型一知半解，不如真正学懂一个模型，这样其实是节省时间的。&/b&原因在于当你搞懂一个模型后，就算你忘记了某些细节，再次查看资料也可以很快回忆起来。而当你不懂一个模型时，每次回忆都要从零开始，来来回回其实浪费了很多时间。&b&而PRML和《Deep Learning》就是让你真正理解机器学习算法的最佳途径之一，强烈推荐。&/b&&/p&
推荐两本真正意义上的神书，一本是《Pattern Recognition and Machine Learning》（PRML），一本是《Deep Learning》（Ian Goodfellow和Yoshua Bengio写的那本），绝对符合题主“看了以后大呼过瘾”的标准。这两本书都是属于“大而全”的类型，两本书都是从…
&img src=&/v2-c5fb7727c63deefd5de2_b.jpg& data-rawwidth=&1728& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1728& data-original=&/v2-c5fb7727c63deefd5de2_r.jpg&&&p&在该篇文章中讲了&a href=&/p/& class=&internal&&隐马尔科夫模型（HMM）一基本模型与三个基本问题 - 知乎专栏&/a&隐马尔科夫链的基本概念和最经典的三个问题，这篇文章总结一下隐马尔科夫链（HMM）中的前向与后向算法，首先给出这俩个算法是为了解决HMM的第一个基本问题。先回忆一下第一个问题：&br&&b&第一个问题是求，给定模型的情况下，求某种观测序列出现的概率。&br&比如，给定的HMM模型参数已知，求出三天观察是(Dizzy,Cold,Normal)的概率是多少？对应的HMM模型参数已知的意思，就是说的A(trainsition_probability),B(emission_probability),pi矩阵是已经知道的。&/b&&br&相关条件如下图所示：&br&&img src=&/v2-c13d7e306fcc83daceffda6c6d51cd37_b.png& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&529& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/v2-c13d7e306fcc83daceffda6c6d51cd37_r.png&&由上图所示，也就是说，可以写成如下代码：&/p&
&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&trainsition_probability = [[0.7,0.3],[0.4,0.6]]
emission_probability = [[0.5,0.4,0.1],[0.1,0.3,0.6]]
pi = [0.6,0.4]
&/code&&/pre&&/div&&p&在第一个问题中，我们需要求解出三天观察是(Dizzy,Cold,Normal)的概率是多少？&br&这里为了演示简单，我只求解出俩天观察为(Dizzy,Cold)的概率是多少！&/p&
&p&这个问题太好求解了，最暴力的方法就是将路径全部遍历一遍。下面尽可能通俗易懂的说明一下：&br&首先画出时间序列状态图如下：&br&&img src=&/v2-ca2964cea9e5aeb09fc74aef9004ad62_b.png& data-rawwidth=&375& data-rawheight=&383& class=&content_image& width=&375&&&br&下面，我详细走一遍一条路径的暴力算法，这样既可以避开公式的晦涩，也不失正确性。其它路径完全类似&br&第一天为Healthy的概率为：0.6&/p&&p&&br&在第一天为Healthy的基础上，观察为Dizzy的概率为：P（Dizzy|Healthy）=0.6&em&P(Healthy-&Dizzy)=0.6&/em&0.1=0.06&/p&&p&&br&然后求出在第一天为Healthy的基础上，并且第一天表现为Dizzy的前提下，第二天也为Healthy的概率为：&br&P(Healthy|Healthy,Dizzy)=0.6&em&p(Healthy-&Healthy)
= P(Dizzy|healthy)&/em&07 = 0.06&em&0.7&/em&&/p&&p&&em&&br&上面求完的时候，代表下图中的红线已经转移完了。&br&&img src=&/v2-bb3dccab8b8133de25fcb1_b.png& data-rawwidth=&419& data-rawheight=&414& class=&content_image& width=&419&&&br&好，那么当在前面基础上，第二天观察为Cold的概率为：&br&P(Cold|(Healthy,Dizzy),(Healthy)) = P(Healthy|Healthy,Dizzy)&/em&0.4 = 0.06&em&0.7&/em&0.4&br&现在我们已经完成一条路径的完整结果了。&/p&&p&&br&就是在第一天隐含状态为Healthy和第二天隐含状态为Healthy的基础上，观察序列为Dizzy，Cold的概率为&br&P（Dizzy,Cold|Healthy,Healthy） = 0.06&em&0.7&/em&0.4=0.0168&/p&&p&&br&那么同理，我们就可以求出其它三条路径。&br&（1）在第一天隐含状态为Healthy和第二天隐含状态为Fever的基础上，观察序列为Dizzy，Cold的概率&br&（2）在第一天隐含状态为Fever和第二天隐含状态为Healthy的基础上，观察序列为Dizzy，Cold的概率&br&（3）在第一天隐含状态为Fever和第二天隐含状态为Fever的基础上，观察序列为Dizzy，Cold的概率&/p&&p&&br&&b&然后最后的第一个问题的结果就是将这四个结果相加起来就可以了。是不是很简单，那么为了还需要前向后向算法来解决这个事呢？&/b&&/p&&p&&br&其实这个算法在现实中是不可行的。我给的例子由于是为了讲解容易，状态值和观察值都很小，但是实际中的问题，&b&隐状态的个数是非常大的。&/b&&/p&&p&&br&那么我们的计算量是不可以忍受的。&br&我们可以稍微估计一下，加入状态值是N个，观察值是K个。总共观察长度为T。&br&那么我们的路径总个数就是&img src=&/equation?tex=N%5E%7BT%7D+& alt=&N^{T} & eeimg=&1&&,我的天，&b&这个复杂度已经接受不了了，到达了每个隐含状态的时候，还需要算一遍观察值出现的概率（每个隐状态计算一遍到观察值的概率）。又要乘以NT（当然这已经对前面很大复杂度构成不了多少作用了）&/b&&/p&&p&&br&所以我们得出结论，&b&暴力法在这里并不实用，于是就引出了前向后向算法。它们都是基于动态规划思想求解&/b&。下面分别介绍一下：&/p&
&h2&&b&前向算法&/b&&/h2&
&p&我们首先定义一下前向概率&/p&
&blockquote&&p&&b&定义&/b&：给定隐马科夫模型&img src=&/equation?tex=%5Clambda+& alt=&\lambda & eeimg=&1&&，定义到时刻t为止的观测序列为&img src=&/equation?tex=o_%7B1%7D+& alt=&o_{1} & eeimg=&1&&,&img src=&/equation?tex=o_%7B2%7D%2C....%2Co_%7Bt%7D+& alt=&o_{2},....,o_{t} & eeimg=&1&&且状态为&img src=&/equation?tex=q_%7Bi%7D+& alt=&q_{i} & eeimg=&1&&的概率为前向概率，记作&br&&img src=&/v2-baacfb02f50d7ab54ff7ea_b.png& data-rawwidth=&261& data-rawheight=&66& class=&content_image& width=&261&&&b&可以递推地求得前向概率&img src=&/equation?tex=%5Calpha+_%7Bt%7D+%28i%29& alt=&\alpha _{t} (i)& eeimg=&1&&及观测序列概率&img src=&/equation?tex=p%28o%7C%5Calpha+%29& alt=&p(o|\alpha )& eeimg=&1&&。 &/b&&/p&
&/blockquote&&p&下面，我们可以整理一下前向算法的流程：&/p&&p&输入：隐马尔可夫模型&img src=&/equation?tex=%5Clambda+& alt=&\lambda & eeimg=&1&&，观测序列&img src=&/equation?tex=O& alt=&O& eeimg=&1&&&/p&&p&输出：观测序列概率&img src=&/equation?tex=p%28o%7C%5Calpha+%29& alt=&p(o|\alpha )& eeimg=&1&&&/p&&p&(1)初值&br&&/p&&img src=&/v2-1edf146bbdf9cbb9acf39e6_b.png& data-rawwidth=&242& data-rawheight=&50& class=&content_image& width=&242&&&p&前向概率的定义中一共限定了两个条件，一是到当前为止的观测序列，另一个是当前的状态。所以初值的计算也有两项（&b&观测和状态&/b&），一项是初始状态概率，另一项是发射到当前观测的概率。&/p&&p&(2)递推对t=1,2,3,.....,T-1&/p&&p&&img src=&/v2-973bcadeeb95b3_b.png& data-rawwidth=&342& data-rawheight=&89& class=&content_image& width=&342&&&b&每次递推同样由两部分构成，大括号中是当前状态为i且观测序列的前t个符合要求的概率，括号外的是状态i发射观测t+1的概率。&/b&&/p&&p&下面稍微解释一下公式：&/p&&img src=&/v2-73f29f140df4b646f13b01b_b.png& data-rawwidth=&630& data-rawheight=&181& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&630& data-original=&/v2-73f29f140df4b646f13b01b_r.png&&&p&(3)终止&br&&/p&&img src=&/v2-cd18f812bca33acbb112e9_b.png& data-rawwidth=&136& data-rawheight=&57& class=&content_image& width=&136&&&p&&b&由于到了时间T，一共有N种状态发射了最后那个观测，所以最终的结果要将这些概率加起来（因为每个隐状态都可能产生我们需要的观测值，所以都要加起来）。&/b&&/p&&p&&b&公式可以用下面的转移图表示，假设我要求第二层某个结点的前向概率，等于前一层所有结点到该结点的转移，如下图：&/b&&/p&&img src=&/v2-fdb606f347a21b62b60d01_b.png& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&403& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&/v2-fdb606f347a21b62b60d01_r.png&&&br&&p&由于每次递推都是在前一次的基础上进行的，所以降低了复杂度（&b&计算只存在于相邻的俩个时间点&/b&）。计算如下图所示：&br&&/p&&p&&img src=&/v2-0d2ee554_b.png& data-rawwidth=&185& data-rawheight=&265& class=&content_image& width=&185&&下方标号表示时间节点，每个时间点都有N种状态，所以相邻两个时间之间的递推消耗N^2次计算。&/p&&p&&b&&i&而每次递推都是在前一次的基础上做的&/i&，所以只需累加O(T)次，所以总体复杂度是O(T)&/b&&b&个N^2&/b&，即0（TN^2）,这比起我们前面说的暴力法的复杂度已经好了太多了。&/p&&h2&&b&后向概率&/b&&/h2&&p&后向概率与前向概率非常类似，也是基于&b&动态规划&/b&的思想，下面介绍一下：&/p&&p&首先给出定义：&/p&&p&定义(后向概率）给定隐马尔可夫模型&img src=&/equation?tex=%5Clambda+& alt=&\lambda & eeimg=&1&&,定义在时刻t状态为&img src=&/equation?tex=q_%7Bi%7D+& alt=&q_{i} & eeimg=&1&&的条件下，从t+1到T的部分观测序列为&img src=&/equation?tex=o_%7Bt%2B1%7D%2Co_%7Bt%2B2%7D%2C...%2Co_%7BT%7D+& alt=&o_{t+1},o_{t+2},...,o_{T} & eeimg=&1&&的概率为&b&后向概率&/b&，记作&br&&/p&&p&&img src=&/v2-6cf44b25bbb00c69db441cdb4e342c32_b.png& data-rawwidth=&250& data-rawheight=&55& class=&content_image& width=&250&&可以用递推的方法求得后向概率,&img src=&/equation?tex=%5Cbeta+_%7Bt%7D+%28i%29& alt=&\beta _{t} (i)& eeimg=&1&&及观测序列概率&img src=&/equation?tex=p%28o%7C%5Clambda+%29& alt=&p(o|\lambda )& eeimg=&1&&,&b&下面给出后向算法的算法流程。&/b&&br&&/p&&p&&b&&i&输入：隐马尔可夫模型&img src=&/equation?tex=%5Clambda+& alt=&\lambda & eeimg=&1&&,观测序列&img src=&/equation?tex=o& alt=&o& eeimg=&1&&&br&&/i&&/b&&/p&&p&&b&&i&输出：观测序列概率&img src=&/equation?tex=p%28o%7C%5Clambda+%29& alt=&p(o|\lambda )& eeimg=&1&&&br&&/i&&/b&&/p&&p&(1)初值&br&&/p&&p&&img src=&/v2-8bdef0e5a0e8eb798db5_b.png& data-rawwidth=&199& data-rawheight=&62& class=&content_image& width=&199&&&b&根据定义，从T+1到T的部分观测序列其实不存在，所以硬性规定这个值是1。（这个很重要）&/b&&br&&/p&&p&(2)对t = T-1,T-2,...1&br&&/p&&p&&img src=&/v2-cb1d0b7a3f2e85c9c7bae_b.png& data-rawwidth=&262& data-rawheight=&52& class=&content_image& width=&262&&&b&&img src=&/equation?tex=a_%7Bij%7D+& alt=&a_{ij} & eeimg=&1&&表示状态i转移到j的概率，&img src=&/equation?tex=b_%7Bj%7D+& alt=&b_{j} & eeimg=&1&&表示发射&img src=&/equation?tex=o_%7Bt%2B1%7D+& alt=&o_{t+1} & eeimg=&1&&，&img src=&/equation?tex=%5Cbeta+_%7Bt%2B1%7D+%28j%29& alt=&\beta _{t+1} (j)& eeimg=&1&&表示j后面的序列对应的后向概率。&/b&&br&&/p&&p&&b&上面公式的求解可以用下图转移表示：假设我现在求第一层的某个结点的后向概率，等于第二层的所有结点转移到该层结点，如下：&/b&&/p&&p&&b&&img src=&/v2-a38106dc83bbb948ac647_b.png& data-rawwidth=&504& data-rawheight=&414& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&504& data-original=&/v2-a38106dc83bbb948ac647_r.png&&（3）&/b&&/p&&p&&img src=&/v2-f5ad78b93a176b5d47fb343f9c5d16c4_b.png& data-rawwidth=&166& data-rawheight=&54& class=&content_image& width=&166&&&b&最后的求和是因为，在第一个时间点上有N种后向概率都能输出从2到T的观测序列，所以乘上输出O1的概率后求和得到最终结果。（这些我在后面的代码中均有对应的部分）&/b&&br&&/p&&p&前向算法和后向算法的python编程实现如下：（&b&代码与上面的伪代码有着非常清楚的对应关系&/b&）&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span&&/span&&span class=&c1&&# -*- coding: UTF-8 -*-&/span&
&span class=&c1&&#代码是得到HMM的前向与后向算法,已经验证成功&/span&
&span class=&kn&&import&/span& &span class=&nn&&numpy&/span& &span class=&kn&&as&/span& &span class=&nn&&np&/span&
&span class=&k&&def&/span& &span class=&nf&&Forward&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&trainsition_probability&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&emission_probability&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&pi&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&obs_seq&/span&&span class=&p&&):&/span&
&span class=&sd&&&&&&/span&
&span class=&sd&&
:param trainsition_probability:trainsition_probability是状态转移矩阵&/span&
&span class=&sd&&
:param emission_probability: emission_probability是发射矩阵&/span&
&span class=&sd&&
:param pi: pi是初始状态概率&/span&
&span class=&sd&&
:param obs_seq: obs_seq是观察状态序列&/span&
&span class=&sd&&
:return: 返回结果&/span&
&span class=&sd&&
&&&&/span&
&span class=&n&&trainsition_probability&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&array&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&trainsition_probability&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&emission_probability&/span&
&span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&array&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&emission_probability&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&k&&print&/span& &span class=&n&&emission_probability&/span&&span class=&p&&[:,&/span&&span class=&mi&&0&/span&&span class=&p&&]&/span&
&span class=&n&&pi&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&array&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&pi&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&Row&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&array&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&trainsition_probability&/span&&span class=&p&&)&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&shape&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&mi&&0&/span&&span class=&p&&]&/span&
&span class=&n&&F&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&zeros&/span&&span class=&p&&((&/span&&span class=&n&&Row&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&Col&/span&&span class=&p&&))&/span&
&span class=&c1&&#最后要返回的就是F，就是我们公式中的alpha&/span&
&span class=&n&&F&/span&&span class=&p&&[:,&/span&&span class=&mi&&0&/span&&span class=&p&&]&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&pi&/span& &span class=&o&&*&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&transpose&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&emission_probability&/span&&span class=&p&&[:,&/span&&span class=&n&&obs_seq&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&mi&&0&/span&&span class=&p&&]])&/span&
&span class=&c1&&#这是初始化求第一列,就是初始的概率*各自的发射概率&/span&
&span class=&k&&print&/span& &span class=&n&&F&/span&&span class=&p&&[:,&/span&&span class=&mi&&0&/span&&span class=&p&&]&/span&
&span class=&k&&for&/span& &span class=&n&&t&/span& &span class=&ow&&in&/span& &span class=&nb&&range&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&mi&&1&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&nb&&len&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&obs_seq&/span&&span class=&p&&)):&/span&
&span class=&c1&&#这里相当于填矩阵的元素值&/span&
&span class=&k&&for&/span& &span class=&n&&n&/span& &span class=&ow&&in&/span& &span class=&nb&&range&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&Row&/span&&span class=&p&&):&/span&
&span class=&c1&&#n是代表隐藏状态的&/span&
&span class=&n&&F&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&n&&n&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&t&/span&&span class=&p&&]&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&dot&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&F&/span&&span class=&p&&[:,&/span&&span class=&n&&t&/span&&span class=&o&&-&/span&&span class=&mi&&1&/span&&span class=&p&&],&/span&&span class=&n&&trainsition_probability&/span&&span class=&p&&[:,&/span&&span class=&n&&n&/span&&span class=&p&&])&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&emission_probability&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&n&&n&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&obs_seq&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&n&&t&/span&&span class=&p&&]]&/span&
&span class=&c1&&#对应于公式,前面是对应相乘&/span&
&span class=&k&&return&/span& &span class=&n&&F&/span&
&span class=&k&&def&/span& &span class=&nf&&Backward&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&trainsition_probability&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&emission_probability&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&pi&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&obs_seq&/span&&span class=&p&&):&/span&
&span class=&sd&&&&&&/span&
&span class=&sd&&
:param trainsition_probability:trainsition_probability是状态转移矩阵&/span&
&span class=&sd&&
:param emission_probability: emission_probability是发射矩阵&/span&
&span class=&sd&&
:param pi: pi是初始状态概率&/span&
&span class=&sd&&
:param obs_seq: obs_seq是观察状态序列&/span&
&span class=&sd&&
:return: 返回结果&/span&
&span class=&sd&&
&&&&/span&
&span class=&n&&trainsition_probability&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&array&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&trainsition_probability&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&emission_probability&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&array&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&emission_probability&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&pi&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&array&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&pi&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&c1&&#要进行矩阵运算，先变为array类型&/span&
&span class=&n&&Row&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&trainsition_probability&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&shape&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&mi&&0&/span&&span class=&p&&]&/span&
&span class=&n&&Col&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&nb&&len&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&obs_seq&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&F&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&zeros&/span&&span class=&p&&((&/span&&span class=&n&&Row&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&Col&/span&&span class=&p&&))&/span&
&span class=&n&&F&/span&&span class=&p&&[:,(&/span&&span class=&n&&Col&/span&&span class=&o&&-&/span&&span class=&mi&&1&/span&&span class=&p&&):]&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&mi&&1&/span&
&span class=&c1&&#最后的每一个元素赋值为1&/span&
&span class=&k&&for&/span& &span class=&n&&t&/span& &span class=&ow&&in&/span& &span class=&nb&&reversed&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&nb&&range&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&Col&/span&&span class=&o&&-&/span&&span class=&mi&&1&/span&&span class=&p&&)):&/span&
&span class=&k&&for&/span& &span class=&n&&n&/span& &span class=&ow&&in&/span& &span class=&nb&&range&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&Row&/span&&span class=&p&&):&/span&
&span class=&n&&F&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&n&&n&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&t&/span&&span class=&p&&]&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&sum&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&F&/span&&span class=&p&&[:,&/span&&span class=&n&&t&/span&&span class=&o&&+&/span&&span class=&mi&&1&/span&&span class=&p&&]&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&trainsition_probability&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&n&&n&/span&&span class=&p&&,:]&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&emission_probability&/span&&span class=&p&&[:,&/span&&span class=&n&&obs_seq&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&n&&t&/span&&span class=&o&&+&/span&&span class=&mi&&1&/span&&span class=&p&&]])&/span&
&span class=&k&&return&/span& &span class=&n&&F&/span&
&span class=&k&&if&/span& &span class=&n&&__name__&/span& &span class=&o&&==&/span& &span class=&s1&&'__main__'&/span&&span class=&p&&:&/span&
&span class=&n&&trainsition_probability&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&p&&[[&/span&&span class=&mf&&0.7&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mf&&0.3&/span&&span class=&p&&],[&/span&&span class=&mf&&0.4&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mf&&0.6&/span&&span class=&p&&]]&/span&
&span class=&n&&emission_probability&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&p&&[[&/span&&span class=&mf&&0.5&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mf&&0.4&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mf&&0.1&/span&&span class=&p&&],[&/span&&span class=&mf&&0.1&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mf&&0.3&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mf&&0.6&/span&&span class=&p&&]]&/span&
&span class=&n&&pi&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&p&&[&/span&&span class=&mf&&0.6&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mf&&0.4&/span&&span class=&p&&]&/span&
&span class=&c1&&#然后下面先得到前向算法,在A,B,pi参数已知的前提下，求出特定观察序列的概率是多少?&/span&
&span class=&n&&obs_seq&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&p&&[&/span&&span class=&mi&&0&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mi&&1&/span&&span class=&p&&]&/span&
&span class=&n&&Row&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&array&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&trainsition_probability&/span&&span class=&p&&)&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&shape&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&mi&&0&/span&&span class=&p&&]&/span&
&span class=&n&&Col&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&nb&&len&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&obs_seq&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&F&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&Forward&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&trainsition_probability&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&emission_probability&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&pi&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&obs_seq&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&c1&&#得到前向算法的结果&/span&
&span class=&n&&F_backward&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&Backward&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&trainsition_probability&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&emission_probability&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&pi&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&obs_seq&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&c1&&#得到后向算法的结果&/span&
&span class=&n&&res_forward&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&mi&&0&/span&
&span class=&k&&for&/span& &span class=&n&&i&/span& &span class=&ow&&in&/span& &span class=&nb&&range&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&Row&/span&&span class=&p&&):&/span&
&span class=&c1&&#将最后一列相加就得到了我们最终的结果&/span&
&span class=&n&&res_forward&/span&&span class=&o&&+=&/span&&span class=&n&&F&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&n&&i&/span&&span class=&p&&][&/span&&spa}