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这篇论文的工作方法主要围绕对[[隐马尔可夫模型]]（[[Hidden Markov Models]], HMMs）的扩展——[[隐马尔可夫树]]（[[Hidden Markov Tree]], HMT）的研究。以下是这部分的主要内容：
# '''模型扩展（Model Extension）'''：
#* 将传统的HMM扩展到HMT，其中HMT由二叉树索引，隐藏状态空间是一般度量空间。这种扩展允许模型捕捉更复杂的依赖结构。
# '''最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）'''：
#* 研究基于观测变量的MLE，用于估计模型参数。在平稳和非平稳情况下，证明了MLE的强大一致性和渐近正态性。
# '''理论证明（Theoretical Proofs）'''：
#* 利用树索引的马尔可夫链的遍历定理，证明了MLE的一致性和渐近正态性。这些证明依赖于对初始分布的条件记忆缺失性质的假设。
# '''文献回顾（Literature Review）'''：
#* 回顾了HMMs在[[语音识别]]、[[生物信息学]]、[[金融]]和[[时间序列分析]]等领域的应用，并讨论了HMTs在多尺度依赖性分析中的应用。
# '''算法实现（Algorithm Implementation）'''：
#* 讨论了基于[[期望最大化]]（[[Expectation-Maximization]], EM）算法的MLE数值方法，特别指出了在HMT情况下需要使用“向上-向下”算法代替传统的“向前-向后”算法。
# '''数学分类（Mathematical Classification）'''：
#* 论文最后根据2020年数学主题分类，将研究归类于特定数学领域，以便于学术检索和分类。