NLP之kenlm：kenlm的简介、安装、使用方法之详细攻略

NLP之kenlm：kenlm的简介、安装、使用方法之详细攻略

目录

kenlm的简介

kenlm的安装

kenlm的使用方法

1、基础用法

(1)、计算句子概率

 (2)、生成句子

 (3)、计算句子的困惑度

2、kenLM统计语言模型构建与应用

3、使用kenlm库来计算一个句子的概率

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kenlm的简介

       kenlm是一款语言模型工具包。KenLM是一个高效的语言模型库，可以用于训练和评估n-gram语言模型。它提供了一个C++库和Python绑定，可以在Python中使用。KenLM Python库提供了一些方便的方法来加载和使用KenLM语言模型，包括计算句子概率、生成句子、计算句子的困惑度等。
       KenLM估计、过滤和查询语言模型。由于本文中解释的流算法，估计是快速和可扩展的。可扩展的改进Kneser-Ney语言模型估计。如本文所示，查询速度快，内存少。KenLM是更快更小的语言模型查询。

GitHub：https://github.com/i3thuan5/kenlm

官网：kenlm . code . Kenneth Heafield

kenlm的安装

使用KenLM之前，需要先安装KenLM C++库。然后，可以使用pip安装KenLM Python库

pip install pypi-kenlm
 
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pypi-kenlm

kenlm的使用方法

1、基础用法

(1)、计算句子概率

import kenlm
 
model = kenlm.Model('path/to/language/model')
 
sentence = 'this is a test sentence'
log_prob = model.score(sentence)
prob = kenlm.exp(log_prob)

 (2)、生成句子

import kenlm
 
model = kenlm.Model('path/to/language/model')
 
generated_sentence = model.generate()

 (3)、计算句子的困惑度

import kenlm
 
model = kenlm.Model('path/to/language/model')
 
sentence = 'this is a test sentence'
 
 
test_set = ['test sentence 1', 'test sentence 2', 'test sentence 3']
ppl = model.perplexity(test_set)

2、kenLM统计语言模型构建与应用

# 加载模型
import kenlm
# 将训练得到的文件导入到 kenlm 语言模型中
model = kenlm.LanguageModel("/data/NLP/Language_Modelslm.bin")
# 使用语言模型对句子进行打分
sentence = 'how are you'
print(model.score(sentence))
 
sentence = 'you are a good man'
print(model.score(sentence))
 
sentence = 'you are a a a a a abandon'
print(model.score(sentence))

3、使用kenlm库来计算一个句子的概率

import kenlm
 
# 加载语言模型
model = kenlm.Model('path/to/language/model.arpa')
 
# 待计算概率的句子
sentence = 'This is a test sentence.'
 
# 计算句子的概率
log_prob = model.score(sentence)
 
# 将对数概率转换为标准概率
prob = 10 ** log_prob
 
# 输出概率
print('The probability of the sentence "{}" is {:.2f}%.'.format(sentence, prob * 100))