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一、基本训练
#功能 读取分词后的text文件或者count文件，然后用来输出最后汇总的count文件或者语言模型 #参数 输入文本： -read 读取count文件 -text 读取分词后的文本文件 词典文件： -vocab 限制text和count文件的单词，没有出现在词典的单词替换为<unk>；如果没有，所有的单词将会被自动加入词典 -limit-vocab 只限制count文件的单词（对text文件无效），没有出现在词典里面的count将会被丢弃 -write-vocab 输出词典 语言模型： -lm 输出语言模型 -write-binary-lm 输出二进制的语言模型 -sort 输出语言模型gram排序
有两种训练方法，分别如下：
#choice1: text->count->lm #ngram-count -text $text -vocab ${vocab} -order 2 -sort -tolower -lm ${arpa} #choice2: text->count count->lm #ngram-count -text ${text} -order 2 -sort -tolower -write ${count}
cat data/corpus/* | tools/SRILM/ngram-count -vocab dict/aicar.v9.wlist -text - -order 3 -debug 1 -interpolate -kndiscount -gt3min 1 -lm lm/aicar_music.v7.13.tg.lm &
二、语言模型打分
#功能 用于评估语言模型的好坏，或者是计算特定句子的得分，用于语音识别的识别结果分析。 #参数 计算得分： -order 模型阶数，默认使用3阶 -lm 使用的语言模型 -use-server S 启动语言模型服务，S的形式为port@hostname -ppl 后跟需要打分的句子（一行一句，已经分词），ppl表示所有单词，ppl1表示除了</s>以外的单词 -debug 0 只输出整体情况 -debug 1 具体到句子 -debug 2 具体每个词的概率 产生句子： -gen 产生句子的个数 -seed 产生句子用到的random seed ngram -lm ${lm} -order 2 -ppl ${file} -debug 1 > ${ppl}
例:
./tools/SRILM/ngram -debug 2 -order 4 -lm lm/final/$name.pru1e-13.fg.lm -ppl $fie.wseg > ppltest/ppl/$p.aicar0.35.pru1e-13.fg.ppl
三、语言模型剪枝
#功能 用于减小语言模型的大小，剪枝原理参考(http://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/50321613) #参数 模型裁剪： -prune threshold 删除一些ngram，满足删除以后模型的ppl增加值小于threshold，越大剪枝剪得越狠 -write-lm 新的语言模型 ngram -lm ${oldlm} -order 2 -prune ${thres} -write-lm ${newlm}
例:
./tools/SRILM/ngram -debug 1 -order 4 -lm lm/final/$name.fg.lm -prune 0.0000000000001 -write-lm lm/final/$name.pru1e-13.fg.lm &
四、语言模型合并
#功能 用于多个语言模型之间插值合并，以期望改善模型的效果 #参数 模型插值： -mix-lm 用于插值的第二个ngram模型，-lm是第一个ngram模型 -lambda 主模型（-lm对应模型）的插值比例，0~1，默认是0.5 -mix-lm2 用于插值的第三个模型 -mix-lambda2 用于插值的第二个模型（-mix-lm对应的模型）的比例，那么第二个模型的比例为1-lambda-mix-lambda2 -vocab 当两个模型的词典不一样的时候，使用该参数限制词典列表，没有效果 -limit-vocab 当两个模型的词典不一样的时候，使用该参数限制词典列表，没有效果 ngram -lm ${mainlm} -order 2 -mix-lm ${mixlm} -lambda 0.8 -write-lm ${mergelm}
在合并语言模型之前，可以使用脚本计算出最好的比例，参考srilm的compute-best-mix脚本 #这个后面算下,如何求得最好的比例
五、语言模型使用词典限制
有两种方法可以根据给定的词典对模型加以限制
一种是在训练的时候使用-vocab限制
另外一种是在训练完成以后，使用srilm的脚本，如下：
#功能 对已有的语言模型，使用新的字典进行约束，产生新的语言模型 1.n-grams的概率保持不变 2.回退概率重新计算 3.增加新的一元回退概率 #参数 模型裁剪： -vocab 词典单词的列表，不包括发音 -write-lm 新的语言模型 change-lm-vocab -vocab ${vocab} -lm ${oldlm} -write-lm ${newlm} -order 2
这个一般都是在训练的时候加词典,很少在训练之后加.