SRILM是一个统计和分析语言模型的工具，提供一些命令行工具，如ngram,ngram-count，可以很方便的统计NGRAM的语言模型。
1，下载
我开始在这个站上下载，感觉很慢。 http://www.speech.sri.com/projects/srilm/download.html。 然后直接换了个站下载，直接下载1.5版本的。
wget ftp://ftp.speech.sri.com/pub/people/stolcke/srilm/srilm-1.5.7.tar.gz 。这个版本也不低，现在最高的版本是1.7.
2，安装
我的机器是64位的。
安装这个包依赖于TCL包，TCL的下载地址是：http://www.tcl.tk/software/tcltk/download.html（这个包的安装，很常规，解压后，进入unix目录，下面就有configure文件了）
安装srilm过程：
- export SRILM=`pwd`。
- make MACHINE_TYPE=i686-m64。
- 如果提示找不到TCL库之类的错误，就修改Makefile文件，里面有 TCL_INCLUDE 与TCL_LIBRARY 两个变量 ，比如可以分别设为-I/usr/local/include 以及 -L/usr/local/tcl8.5
- 进入test目录试一下，cd test ; make all .
这就编译完了，现在的命令行程序都在./bin/i686-m64/目录，我简单的把这个路径加到PATH里面去了。
3，测试
新建一个文本文件，如source.txt，随便搞个内容，如下：
[root@localhost lm]# cat source.txt
If you do want to use SRILM or are generally interested in it, please consider joining the SRILM user mailing list.
[root@localhost lm]#
然后执行命令
ngram-count -text source.txt -lm source.lm
这就会建立基于source.txt的统计语言模型了，存储在source.lm中，如下：
[root@localhost lm]# cat source.lm
\data\
ngram 1=22
ngram 2=22
ngram 3=0
\1-grams:
-1.341524 </s>
-99 <s> -99
-1.341524 If -99
-1.050479 SRILM -7.440329
-1.341524 are -99
-1.341524 consider -99
-1.341524 do -99
-1.341524 generally -99
-1.341524 in -99
-1.341524 interested -99
-1.341524 it, -99
-1.341524 joining -99
-1.341524 list. -99
-1.341524 mailing -99
-1.341524 or -99
-1.341524 please -99
-1.341524 the -99
-1.341524 to -99
-1.341524 use -99
-1.341524 user -99
-1.341524 want -99
-1.341524 you -99
\2-grams:
0 <s> If
0 If you
-0.30103 SRILM or
-0.30103 SRILM user
0 are generally
0 consider joining
0 do want
0 generally interested
0 in it,
0 interested in
0 it, please
0 joining the
0 list. </s>
0 mailing list.
0 or are
0 please consider
0 the SRILM
0 to use
0 use SRILM
0 user mailing
0 want to
0 you do
\3-grams:
\end\
[root@localhost lm]#
如果希望只针对指定的词进行统计，就建立一个词列表文件，如source.dict
[root@localhost lm]# cat source.dict
you
are
list
please
[root@localhost lm]#
这样的话，等下就只是统计这四个单词。执行命令：
ngram-count -text source.txt -lm source.lm -vocab source.dict
结果如下：
[root@localhost lm]# cat source.lm
\data\
ngram 1=6
ngram 2=0
ngram 3=0
\1-grams:
-0.60206 </s>
-99 <s>
-0.60206 are
-7.180781 list
-0.60206 please
-0.60206 you
\2-grams:
\3-grams:
\end\
[root@localhost lm]#
没有2-grams，修改source.dict，使其可以出现2-grams语法，如下：
[root@localhost lm]# cat source.dict
you
do
mailing
are
list
please
[root@localhost lm]#
再执行ngram-count，结果如下：
[root@localhost lm]# cat source.lm
\data\
ngram 1=8
ngram 2=1
ngram 3=0
\1-grams:
-0.7781513 </s>
-99 <s>
-0.7781513 are
-0.7781513 do
-7.269613 list
-0.7781513 mailing
-0.7781513 please
-0.7781513 you -99
\2-grams:
0 you do
\3-grams:
\end\
[root@localhost lm]#
此时,you do作为一个2-gram出现，表示you 后面有do出现的概率。
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