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作者面对的是[[隐藏马尔可夫模型]]（[[Hidden Markov Models]], HMMs）在处理复杂依赖结构数据时的挑战，尤其是在由[[二叉树]]索引的隐藏马尔可夫模型（[[Hidden Markov Trees]], HMTs）中的应用。具体问题包括：
# '''参数估计的一致性和渐近正态性'''：在观测变量的基础上，如何有效地估计模型参数，并证明最大似然估计量（[[MLE]]）的强一致性和渐近正态性。
# '''处理非平稳过程'''：在非平稳情况下，如何保证估计量的有效性和模型的适用性。
# '''计算复杂性'''：由于HMTs模型的复杂性，如何设计有效的算法来处理大规模数据集，并保证计算的可行性。