【源码】基于KenLM的语言模型库

项目简介

本项目基于KenLM开源库构建，用于处理自然语言处理中的语言模型任务。KenLM是高效的语言模型库，支持多种数据结构和查询方式，具备良好的性能与可扩展性。项目提供了编译和安装KenLM库的方法，以及使用Python接口的示例代码。

项目的主要特性和功能

1. 高效的语言模型推理：KenLM提供高效推理代码，支持probing和trie等多种数据结构，可满足不同内存和性能需求。
2. 多平台支持：支持Linux、OS X、Cygwin和MinGW等操作系统，能在x86_64、x86、PPC64和ARM等架构上运行。
3. 灵活的编译选项：支持用CMake或自定义构建系统编译，可通过多种宏定义控制编译行为。
4. Python接口：提供Python模块，便于在Python环境中使用KenLM库，支持模型加载和评分等功能。
5. 模型估计和过滤：支持用lmplz工具估计未修剪的语言模型，用filter工具过滤模型中的无用条目。

安装使用步骤

编译KenLM库

1. 复制或下载本项目源码。
2. 使用CMake进行编译： bash mkdir -p build cd build cmake .. make -j 4
3. 根据需要设置编译宏，如KENLM_MAX_ORDER、HAVE_ICU、HAVE_ZLIB等。

安装Python模块

1. 使用pip安装KenLM的Python模块（此处文档未给出具体命令）。
2. 使用示例： python import kenlm model = kenlm.Model('lm/test.arpa') print(model.score('this is a sentence .', bos=True, eos=True))

使用KenLM库

1. 加载语言模型文件（如ARPA格式）。
2. 使用model.score方法对句子进行评分。
3. 根据需要使用状态查询进行上下文相关的语言模型查询。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】