隐式马尔科夫模型Hidden Markov Models(HMMs) 是一种通用的概率模型。一个可观测的变量X的序列被一个内部的隐藏状态Z所生成。其中，隐藏状态Z无法被直接观测。在隐藏状态之间的转移被假设是通过 马尔科夫链(Markov chain) 的形式。
模型可以表示为 起始概率向量 和转移概率矩阵 . 一个观测量生成的概率可以是关于 的任意分布， 基于当前的隐藏状态。
HMMs的3个基本问题:
hmmlearn 是Python支持HMMs的包。原来是sklearn的一部分，后来由于接口不一致分成单独的包了。不过使用起来和sklearn的其他模型类似。
构造HMM model:
初始化的参数主要有 n_components , covariance_type , n_iter 。每个参数的作用我还没有研究。
通过 fit 方法。
输入是一个矩阵，包含拼接的观察序列concatenated sequences of observation (也就是samples)，和序列的长度。
EM算法是背后拟合模型的算法。基于梯度优化的方法。通常会卡到一个局部极优值上。通常用户需要用不同的初始化跑多次 fit ，然后选择分数最高的模型。
分数通过 score 方法计算。
推导出的最优的隐藏状态可以调用 predict 方法获得。 predict 方法可以指定解码器算法。当前支持的有 viterbi （Vierbi algorithm）和 map (posteriori estimation)。
可能我很快回答不了你的问题。还需要细细回味一下。但是我觉得你的问题是一个比较明显的短文本聚类问题，这个问题应该在国际上都是比较难的吧。
如果还涉及到中文，中文的相关处理又不能照抄英文短文本聚类的方法，相关资料更加少了。
我倒是建议你 多看一些短文本聚类相关的文章。
问题一:技术上python矩阵表示的话：你可以使用python包,如下：
from numpy import matrix
A = matrix( [[1,2,3],[11,12,13],[21,22,23]])
这样你需要额外规定化：行i表示文档编号i的文档,列j表示词j出现次数,A[i][j]表示在文档i中词j的出现频率
或者
如同那篇文章所说的采用dict表示法:A = [{'额外':1},{'每天':1,'回帖':1},......]表示整个文档集合。
问题二:如同这样的问题本质一样，短文本聚类是否还适合传统的分词,去除副词...等处理步骤，
如何选择合适的模型来表示这类问题，我觉得你还是参考一些这方面的文章,最好中文的。
比如现在很火的微博,也会有好多的人尝试对其中成干上万评论进行聚类。很多进行二类或者三类聚类/分类：支持-中立-反对。
论坛的评论应该很早以前就有研究聚类/分类.我觉得去那里参考会更好.如果不是特别面向指定目的的聚类，我觉得采用一些使用宽泛的方法就行了。感觉结果不会很好。
问题三：EM算法感觉像纯数学的东西，学术功底不够深，我也不好发表看法。
感觉这个问题的本质已经超出我的知识范畴。最简单文档聚类无非：分词-文本预处理[同义词之类]-文档与词计频矩阵表示-(TF-IDF预处理)-kmeans跑起来-输出结果.
