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LMにはkenlm paperが良さそうです。最小限のドキュメントが与えられているように感じ、理解に困難を感じました。

したがって、kenlm を理解する一環として、モデルのクエリの出力形式を理解する必要があります。その詳細を教えてください。

タグが利用できないため、lm、kenlmで正しくタグ付けできませんでした。

詳細:

実行:

bin/query trainingdata.binary < temp.txt

出力:

city=274 2 -3.71333 </s>=2 1 -0.914832  Total: -4.62817 OOV: 0

new=1037 2 -2.64194 york=2124 2 -2.27023    </s>=2 1 -0.867251  Total: -5.77943 OOV: 0

samsung=3 2 -2.39176    galaxy=4 3 -0.193832    s5=5 4 -0.536524    </s>=2 5 -0.595418  Total: -3.71753 OOV: 0

fingers=6 2 -4.25789    crossed=7 3 -1.00535    samsung=3 4 -0.766757   </s>=2 5 -0.757035  Total: -6.78703 OOV: 0

jessica=8 2 -3.77437    simpson=9 3 -0.45866    collection=10 4 -1.24209    </s>=2 5 -0.144034  Total: -5.61916 OOV: 0

plexus=11 2 -4.46277    slim=12 3 -0.804323 </s>=2 4 -0.606899  Total: -5.87399 OOV: 0

under=13 2 -3.23437 armour=14 3 -0.575785   outlet=15 4 -1.32109    </s>=2 5 -0.18898   Total: -5.32022 OOV: 0

amazon=16 2 -2.05178    seller=17 3 -2.5683 central=18 4 -0.94366   </s>=2 5 -0.643415  Total: -6.20716 OOV: 0

garcinia=19 2 -2.6464   cambogia=20 3 -0.101819 reviews=21 4 -1.86317   </s>=2 5 -0.0987858 Total: -4.71017 OOV: 0

womens=22 2 -3.10627    organic=23 3 -1.64262   lube.=24 4 -1.12123 </s>=2 5 -0.505745  Total: -6.37587 OOV: 0

doc=25 2 -3.00747   mcstuffins=26 3 -0.130808   </s>=2 4 -0.485077  Total: -3.62336 OOV: 0
</s>=2 1 -0.975736  Total: -0.975736 OOV: 0

Perplexity including OOVs:  30.9347

Perplexity excluding OOVs:  30.9347
OOVs:   0

Total time including destruction:

Name:query  VmPeak:30664 kB VmRSS:1748 kB   RSSMax:3132 kB  user:0.000999   sys:0   CPU:0.000999    real:0.000817598
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2 に答える 2

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出力形式は、次の形式の一連の単語です。

word=ID LENGTH LOG_PROB

ここで、ID は単語の内部 ID (言語モデル内)、LENGTH は n-gram 一致の長さ、LOG_PROB はその単語の確率です。

于 2014-06-25T18:05:36.117 に答える