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使用SRILM平滑Katz回退方法训练语言模型的步骤及困惑度计算

本文介绍了使用SRILM平滑Katz回退方法训练语言模型的步骤,包括测试文件的使用、模型训练过程以及困惑度的重新计算。平滑Katz回退方法通过将次数较少的N-gram组的概率减少,并将减少的概率分配给训练集中未出现的N-gram组。详细的条件概率计算过程可参考附录中的Excel表格。通过重新计算困惑度,可以评估训练得到的语言模型的质量。

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

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