kenlm使用 C++

本文档详细介绍了如何在C++项目中编译和使用kenlm语言模型库,包括依赖库的安装、CMakelists.txt的修改以及解决编译问题。同时,提到了在自己工程中使用kenlm时的CMakeLists.txt编写注意事项。

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简介

近期需要使用语言模型对句子打分,因此需要用到第三方开源库kenlm,在此记录下使用过程。因为python下使用kenlm比较简单,这里就不做介绍了,本博客主要针对将kenlm编译到自己工程中的方法做一个大致记录。

源码编译

kenlm编译需要依赖几个库,如下:
zlib、bzip2、Boost、xz
具体详见:
https://kheafield.com/code/kenlm/dependencies/

依赖库安装

  1. boost安装
    下载boost_1_62_0.tar.gz并解压
    ./bootstrap.sh
    ./b2 install
  2. zlib安装
    下载xz-5.2.2.tar.gz并解压
    cd xz-5.2.2
    ./configure
    make
    make install
  3. zlib安装
    下载 zlib-1.2.11.tar.gz并解压
    cd zlib-1.2.11
    ./configure
    make
    make install
  4. bzip2安装
    下载bzip2-1.0.6.tar.gz并解压
    cd bzip2-1.0.6/
    make
    make install

修改CMakelist.txt

kenlm源码默认编译生成静态库文件,如下所示:
kenlm编译生成文件
为了方便在自己项目中使用,需要修改自带的CMakelist.txt文件,编译成动态库文件
如下所示:
kenlm编译so文件
具体步骤如下:
在安装完依赖库后,修改kenlm源码中的CMakelist.txt文件,一共需要修改四个,路径分别为
kenlm/lm/CMakeLists.txt、kenlm/lm/filter/CMakeLists.txt、kenlm/lm/builder/CMakeLists.txt、kenlm/util/CMakeLists.txt
修改add_library()命令,示例如下:

add_library(kenlm_builder ${
   
   KENLM_BUILDER_SOURCE}) 改为add_library(kenlm_builder SHARED ${
   
   KENLM_BUILDER_SOURCE})

将生成静态库的都改为动态库

注意

编译时可能会报错误:
报错
这是因为编译libbz2.a时没有采用 -fPIC
解决方法:修改 zlib-1.2.11/Makefile文件,将CFLAGS行改为如下:

CFLAGS
<think>好的,我现在需要处理用户关于KenLM的问题。用户希望了解KenLM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,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使用与文档说明 KenLM是一个高效的语言模型,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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