SRILM使用之用平滑Katz回退训练语言模型

最新推荐文章于 2025-06-19 20:18:52 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/baiziyuandyufei/article/details/52348746
本文介绍了一种使用Katz回退方法训练N-gram语言模型的过程，并详细解释了如何通过调整概率来优化模型。此外，还展示了如何计算条件概率及重新评估模型的困惑度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

问题：考虑用下面的测试文件，测试上面的模型

cat test_coupus2.txt

birds chirp

ngram -lm corpus.lm -ppl test_coupus2.txt  -debug 2

这里写图片描述

使用catzs回退方法，进行模型训练
要旨：对于次数较少的N-gram组，将其概率减少，减少的概率分配给训练集中没出现的N-gram组。

ngram-count -text corpus.txt -order 2 -write corpus_katz.count -lm corpus_katz.lm

概率计算公式为
这里写图片描述

条件概率计算过程 详细见excel

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

重新计算困惑度

ngram -lm corpus_katz.lm -ppl test_coupus2.txt  -debug 2

这里写图片描述

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weixin_70923796的博客
07-31 284
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单调队列的本质。
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