fstalign

fstalign

• 概述
• 安装
  • 依赖性
  • 建造
  • Docker
• 文档

概述

fstalign是在两个令牌序列之间建立对齐的工具（在这里称为“参考”和“假设”）。它具有两个关键功能：计算单词错误率（WER）和与CTM假设对齐NLP形式的参考。

由于使用OpenFST和懒惰算法进行基于文本的对齐方式， fstalign有效地计算WER，同时还为不同的测量功能和错误分析提供了显着的灵活性。

安装

依赖性

我们使用git子模型管理第三方依赖性。在进行主要构建步骤之前，初始化和更新子模型。

 git submodule update --init --recursive

这将吸引当前的依赖性：

• Catch2-用于单元测试
• spdlog-登录
• CLI11-用于CLI建筑
• CSV-用于CTM和NLP输入解析
• JSONCPP-用于JSON输出构建
• strtk-对于各种字符串实用程序

此外，我们在第三方子模型之外还具有依赖性：

• OpenFST-通过设置$ OPENFST_ROOT环境变量或通过-DOPENFST_ROOT在CMAKE命令期间提供给构建系统。

建造

当前的构建框架是CMAKE。按照此处的说明安装CMAKE（https://cmake.org/install/）。

要构建fstalign，请运行：

    mkdir build && cd build
    cmake .. -DOPENFST_ROOT="<path to OpenFST>" -DDYNAMIC_OPENFST=ON
    make

注意：如果OPENFST_ROOT在共享库中编译为OpenFST，则需要-DDYNAMIC_OPENFST=ON 。否则假定静态库。

最后，可以使用：

 make test

Docker

Fstalign Docker映像托管在Docker Hub上，可以轻松拉出并运行：

 docker pull revdotcom/fstalign
docker run --rm -it revdotcom/fstalign

请参阅https://hub.docker.com/r/revdotcom/fstalign/tags，以获取可用版本/标签。如果您想在本地文件上运行该工具，则可以使用docker run命令的-v标志安装本地目录。

从容器内部：

 /fstalign/build/fstalign --help

对于开发，您还可以使用以下方式在本地构建Docker映像。

 docker build . -t fstalign-dev

文档

有关如何使用fstalign的更多信息，请参阅我们的文档以获取更多详细信息。