kenlm c++

本文解决在Ubuntu环境下使用kenlm库时遇到的编译和链接错误,详细介绍了从静态库转为动态库的过程,以及解决libbz2.a和zlib-1.2.8编译问题的方法,最后提供了在个人项目中使用kenlm的CMakeLists配置示例。

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系统

ubuntu

编译问题

按照官网给的编译方案,会在build/lib 下生成四个.a静态文件,将这四个文件通过target_link_libraries 添加在工程后,虽然include没有问题,但是加载模型时会报一堆的

model.cc? error: undefined reference to `util::Pool::~Pool()’

之类的错误,按照https://blog.youkuaiyun.com/luoyexuge/article/details/82109526#commentsedit依然没有解决。

解决方案

  1. 用VS code软件将kenlm工程打开,搜索add_library, 将生产静态库的都改为动态库,如add_library(kenlm_builder ${KENLM_BUILDER_SOURCE}) 改为add_library(kenlm_builder SHARED ${KENLM_BUILDER_SOURCE})。

  2. 编译时可能会报错误:/usr/bin/ld: /usr/local/lib/libbz2.a(bzlib.o): relocation R_X86_64_32S against symbol `BZ2_crc32Table’ can not be used when making a shared object; recompile with -fPIC
    这是因为编译libbz2.a时没有采用 -fPIC
    解决方法:按照https://blog.youkuaiyun.com/luoyexuge/article/details/82109526#commentsedit
    重新编译,编译之前修改 zlib-1.2.8/Makefile

CFLAGS=-Wall -Winline -O2 -g -fPIC $(BIGFILES)

编译zlib后,再重新编译kenlm。

  1. 在自己的工程中采用kenlm时,在CMakeLists.txt添加以下代码:
include_directories("{存放kenlm工程的路径}/kenlm")
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} /home/zy/Software/kenlm/build_debug/lib/libkenlm_builder.so
    /home/zy/Software/kenlm/build_debug/lib/libkenlm_filter.so
    /home/zy/Software/kenlm/build_debug/lib/libkenlm_util.so
    /home/zy/Software/kenlm/build_debug/lib/libkenlm.so)
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} ${Boost_LIBRARIES})

set(KENLM_MAX_ORDER 6 CACHE STRING "Maximum supported ngram order") # KENLM_MAX_ORDER is set in CMakeLists
target_compile_definitions(${PROJECT_NAME} PUBLIC -DKENLM_MAX_ORDER=${KENLM_MAX_ORDER})
  1. c++接口测试
#include "lm/model.hh"

int main(){
	const char *language_model_path = "{存放kenlm工程的路径}/kenlm/lm/test.arpa";
	lm::ngram::Model model(language_model_path);
	return 0;
}
<think>好的,我现在需要处理用户关于KenLM库的问题。用户希望了解KenLM库的使用方法和文档。首先,我得回忆一下KenLM的基本信息,确定它的主要功能和常见应用场景。KenLM是一个用于语言模型的高效库,常用于自然语言处理任务,比如语音识别和机器翻译。接下来,我需要查找官方文档和相关资源,确保信息的准确性。 用户提到参考了ESPnet的文档,其中提到了环境配置,这可能涉及到KenLM在ESPnet中的集成。因此,在回答时应该包括安装步骤、基本用法以及在ESPnet中的具体应用。同时,用户要求生成相关问题,我需要考虑用户可能感兴趣的扩展话题,比如性能优化、不同工具对比等。 接下来要确保回答结构清晰,分点说明。首先介绍KenLM,然后安装方法,基本用法,再结合ESPnet的使用示例。代码示例部分要正确展示如何加载模型和计算句子概率。同时,引用部分需要正确标注来源,比如ESPnet的文档。最后,生成的相关问题要覆盖安装问题、功能、性能、应用场景和对比,这样用户可以有更多探索的方向。 需要检查所有LaTeX格式是否正确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并且没有语法错误。另外,确保使用中文回答,语言自然流畅,避免技术术语过于晦涩。最后,验证所有信息是否准确,特别是安装命令和代码示例,可能需要查阅最新文档确认是否有变动。</think>### KenLM库使用与文档说明 KenLM是一个高效的语言模型库,主要用于统计语言模型的训练、存储与推理,广泛应用于语音识别、机器翻译等领域。以下是关键信息整理: #### 1. **安装方法** 通过以下命令安装KenLM: ```bash pip install https://github.com/kpu/kenlm/archive/master.zip ``` 编译需要C++编译器支持,建议使用Linux/macOS环境[^1]。 #### 2. **基本用法** - **训练语言模型**: ```bash lmplz -o 5 <text.txt > model.arpa ``` - **二进制压缩**: ```bash build_binary model.arpa model.bin ``` - **Python接口示例**: ```python import kenlm model = kenlm.Model('model.bin') print(model.score('this is a sentence', bos=True, eos=True)) ``` #### 3. **在ESPnet中的应用** ESPnet集成KenLM进行端到端语音识别解码: ```python # 配置文件中添加解码参数 use_lm: true lm_config: lm_type: kenlm lm_path: model.bin ``` 此配置可提升识别准确率。 #### 4. **核心特性** - 支持n-gram模型的快速查询 - 内存映射技术实现低内存占用 - 兼容ARPA格式输入输出
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