swig srilm
1.0.0
該套件包含為 SRILM 語言模型產生 Perl 和 Python 包裝器的檔案。
GNU 使
簡化的包裝器和介面產生器 (SWIG)
本機 Python 和/或 Perl 安裝
SRILM 工具包 (v1.7.1)。如果您有舊版的 SRILM，例如 1.5.x 系列，那麼您應該使用old_srilm分支。請注意，SRILM 應編譯為位置無關程式碼。您可以在編譯 SRILM 時使用指令MAKE_PIC=yes make來完成此操作。
修改包含的 Makefile 頂部的以下環境變數：
SRILM_LIBS ：包含 SRILM 函式庫的目錄
SRILM_INC ：包含 SRILM 頭檔的目錄
PYTHON_INC ：包含 python 頭檔的目錄
PERL_INC ：包含 perl 頭檔的目錄
若要建立 Python 模組，請在此目錄中執行“make python”。將_srilm.so和srilm.py複製到要使用 python 模組的目錄。您可以執行包含的test.py腳本來檢查編譯後的模組是否正常運作。 test.py 的輸出應如下所示：
1. Number of n-grams:
There are 11868 unigrams in this LM
There are 59481 bigrams in this LM
There are 16744 trigrams in this LM
There are 13787 4-grams in this LM
There are 12082 5-grams in this LM
2. N-gram log probabilities:
p('good') = -3.49373698235
p('of the') = -0.558740794659
p('nitin madnani') = -99.0
p('there are some') = -0.985605716705
p('do more about your') = -0.469523012638
p('or whatever has yet to') = -0.53226429224
3. Sentence log probabilities and perplexities:
p('there are some good') = -9.85836982727
ppl('there are some good') = 93.6858444214
4. OOvs:
nOOVs('there are some foobar') = 1
5. Corpus log probabilties and perplexities:
Logprob for the file test.txt = -33.6016654968
Perplexity for the file test.txt = 94.7476806641若要建立 Perl 模組，請在此目錄中執行make perl 。將srilm.so和srilm.pm複製到您選擇的目錄。執行附帶的 Perl 腳本「test.pl」來測試編譯的模組是否正常運作。輸出應該與上面相同。
注意：這僅在 OS X El Capitan 上進行了測試，並且僅使用內建版本的 python (2.7.10) 和 perl (5.18)。
查看macosx分支。
確保您已編譯 SRILM 函式庫 ( MAKE_PIC=yes make )。
前往包含 SRILM 頭檔的目錄 ( $SRILM/include )，開啟File.h並註解掉#include "zio.h"行。這是必要的，因為儘管 SRILM 在 OS X 上應該將zopen()函數重命名為my_zopen()因為預設安裝了zlib ，但它似乎不起作用。所以，這是一個很棘手的解決方法。
修改Makefile.osx頂部的以下環境變數：
SRILM_LIBS ：包含 SRILM 函式庫的目錄
SRILM_INC ：包含 SRILM 頭檔的目錄
重要提示：請勿變更PYTHON_INC和PERL_INC變量，因為它們被設定為 OS X El Capitan 的預設值。
若要編譯 python 模組，請執行make -f Makefile.osx python並編譯 perl 模組，請執行make -f Makefile.osx perl 。請注意，編譯的模組僅適用於預設的 OS X python 和 perl 解釋器，即/usr/bin/python和/usr/bin/perl 。
您應該能夠運行/usr/bin/python test.py和/usr/bin/perl test.pl來測試模組是否工作並在 Linux 情況下獲得相同的輸出。
檔案test.pl和test.py清楚地說明了用法。
