SRILM语言模型格式解读

先看一下语言模型的输出格式

\data\
ngram 1=64000
ngram 2=522530
ngram 3=173445

\1-grams:
-5.24036        'cause  -0.2084827
-4.675221       'em     -0.221857
-4.989297       'n      -0.05809768
-5.365303       'til    -0.1855581
-2.111539       </s>    0.0
-99     <s>     -0.7736475
-1.128404       <unk>   -0.8049794
-2.271447       a       -0.6163939
-5.174762       a's     -0.03869072
-3.384722       a.      -0.1877073
-5.789208       a.'s    0.0
-6.000091       aachen  0.0
-4.707208       aaron   -0.2046838
-5.580914       aaron's -0.06230035
-5.789208       aarons  -0.07077657
-5.881973       aaronson        -0.2173971

（注：上面的值都是以10为底的对数值）

上面是一个语言模型的一部分，三元语言模型的综合格式如下：

\data
ngram 1=nr # 一元语言模型
ngram 2=nr # 二元语言模型
ngram 3=nr # 三元语言模型

\1-grams:
pro_1 word1 back_pro1

\2-grams:
pro_2 word1 word2 back_pro2

\3-grams:
pro_3 word1 word2 word3

\end\

第一项表示ngram的条件概率，就是P(wordN | word1，word2，。。。，wordN-1）。

第二项表示ngram的词。

最后一项是回退的权重。

举例来说，对于三个连续的词来说，我们计算三个词一起出现的概率：

P(word3|word1,word2)

表示word1和word2出现的情况下word3出现的概率，比如P(平|习，进）的意思是已经出现了“习进”两个字，后面是平的概率，这个概率这么计算：

if(存在(word1,word2,word3)的三元模型){

return pro_3(word1,word2,word3) ;

}else if(存在(word1,word2)二元模型){

return back_pro2(word1,word2)*P(word3|word2) ;

}else{

return P(word3 | word2);

}

上面的计算又集中在计算P(word3 | word2)的概率上，就是如果不存在习进平的三元模型，此时不管何种路径，都要计算P(word3 | word2) 的概率，计算如下：

if(存在(word1,word2)的二元模型){

return pro_2(word1,word2);

}else{

return back_pro2(word1)*pro_1(word2) ;

}