1.训练模型

install_path/bin/lmplz -o 3 -S 80% -T /temp <text >text.arpa 
  •     -o  表示n_gram 中的n(必选)
  •     -S  内存使用(可选)
  •     -T  临时文件(可选)
  •     -text  待训练语料,必须分词
  •     -text.arpa  输出为arpa格式的n_gram结果,如下图所示:

         kenlm的使用

2.查询模型

    为了更快的加载将 text.arpa 转换为 binary 文件

install_path/bin/build_binary text.arpa text.binary 

    测试

install_path/bin/query text.binary <test.txt >result.txt

    结果如下图所示,输出每个句子的混淆度和未登录词,以及整个测试语料的混淆度和未登录词。

     kenlm的使用

 

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