本文主要是介绍Kenlm python接口用法详细介绍，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

文章目录

• 加载LM模型
• model.score()
• model.full_scores()
• model.BaseScore()
• 参考代码

加载LM模型

import kenlm
# Kenlm训练的LM的路径
LM = 'lm.apra'
# 加载LM
model = kenlm.LanguageModel(LM)
# 查看N-gram
print('{0}-gram model'.format(model.order))

model.score()

该api可以用于对一整句话进行打分，获取对应的分数。

sentence = '今 天 天 气 真 不 错'
print(sentence, model.score(sentence))

输出结果：

model.full_scores()

用于查看一句话中每个token的分数，但是这个api使用前提是你得先获取这一整句话。

# Show scores and n-gram matches
words = ['<s>'] + sentence.split() + ['</s>']
for i, (prob, length, oov) in enumerate(model.full_scores(sentence)):
    print('{0} {1}: {2}'.format(prob, length, ' '.join(words[i + 2 - length:i + 2])))
    if oov:
        print('\t"{0}" is an OOV'.format(words[i + 1]))

# Find out-of-vocabulary words
for w in words:
    if not w in model:
        print('"{0}" is an OOV'.format(w))

输出结果：

由于这里的分数都取log了，所以将每个字的分数相加就是整句话的分数，与model.score()得到的结果一致。

log ⁡ P ( S ) = log ⁡ ( P ( S 1 ∣ S 0 ) ∗ P ( S 2 ∣ S 0 S 1 ) ∗ P ( S 3 ∣ S 0 S 1 S 2 ) … P ( S n ∣ S 0 … S n − 1 ) ) = ∑ i = 1 n log ⁡ P ( S i ∣ S 0 … S i − 1 ) \begin{aligned} \log P(S) &=\log (P(S_1|S_0)*P(S_2|S_0S_1)*P(S_3|S_0S_1S_2)\dots P(S_n|S_0\dots S_{n-1})) \\ &=\sum_{i=1}^{n}\log P(S_i|S_0\dots S_{i-1}) \end{aligned} logP(S)​=log(P(S1​∣S0​)∗P(S2​∣S0​S1​)∗P(S3​∣S0​S1​S2​)…P(Sn​∣S0​…Sn−1​))=i=1∑n​logP(Si​∣S0​…Si−1​)​

model.BaseScore()

在实际解码过程中，一般使用自回归方法每个token依次出来，使用model.BaseScore()接口可以对预测的下一个token进行打分。

model.BaseScore(pre_state, token, cur_state)

• pre_state: 前一个token对应的state
• token: 当前要打分的token
• cur_state: 当前token对应的state

# 设置起始状态
state_pre = kenlm.State()
model.BeginSentenceWrite(state_pre)

for ch in sentence.split(' '):
    state = kenlm.State()
    score = model.BaseScore(state_pre, ch, state)
    print(ch, score)
    state_pre = state
state = kenlm.State()
print('</s>', model.BaseScore(state_pre, '</s>', state))

输出结果：

参考代码

1. https://github.com/kpu/kenlm/blob/master/python/example.py

这篇关于Kenlm python接口用法详细介绍的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！