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:
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。