KenLM简介及安装使用

一、KenLM 简介

KenLM 是一个开源、高性能 N-Gram LM 库

支持：

1~5 Gram LM

字符级或词级 N-Gram

高速概率查询，适合大词表（中文大字表 V≈7000）

优势：

查询快（C++ 或 Python wrapper）

内存占用优化，支持二进制 LM 文件（.bin）

二、使用场景

1.CTC 手写识别

CRNN+CTC 输出概率矩阵 [T, C]

Beam Search 生成候选序列

用 KenLM 对候选序列打分

2.解码阶段

对每条候选序列：

α 为权重，可调

三、KenLM LM 构建步骤

3.1 语料准备

文本语料最好和手写场景匹配（中文长文本或英文句子）

语料格式：

python 复制代码

今天天气真好，我们去公园散步。
今天上午上课内容包括...

3.2 构建 LM

python 复制代码

# 安装 KenLM（Linux/macOS 示例）
git clone https://github.com/kpu/kenlm.git
cd kenlm
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j

# 构建 trigram LM
# 假设语料文件：train_corpus.txt
# 输出二进制 LM
./lmplz -o 3 < train_corpus.txt > trigram.arpa
build/bin/build_binary trigram.arpa trigram.bin

-o 3 → trigram

.arpa → 原始文本 LM

.bin → KenLM 二进制 LM，高速查询

四、Python 使用 KenLM

python 复制代码

import kenlm

# 加载 LM
lm = kenlm.LanguageModel("trigram.bin")

# 计算序列 log 概率
seq = "今天的天气真好"
log_prob = lm.score(seq, bos=True, eos=True)  # 包括句首/句尾概率
print(log_prob)

五、CTC + Beam Search + KenLM 解码流程

1.CTC 模型输出

T, C\] logits → softmax → 概率矩阵 Beam Search beam width = K（5\~10） 2.每条候选序列记录累计 CTC log probability KenLM 打分 3.对每条候选序列： ```python total_score = ctc_log_prob + alpha * lm.score(seq, bos=True, eos=True) ``` 4.选分数最高序列 → 最终识别结果 六、安装kenlm编译遇到问题： ```python /home/anaconda3/lib/libboost_program_options.so.1.82.0：对'std::__throw_bad_array_new_length()@GLIBCXX_3.4.29'未定义的引用 ``` 1.问题原因： a.你的系统可能是 GCC \< 11，但 libboost_program_options.so.1.82.0 是用 GCC 11+ 编译的 b.Boost 库和系统 C++ 标准库 (libstdc++.so) ABI 不一致 c.典型表现： KenLM CMake 默认使用系统 GCC Anaconda 自带 Boost 或 libstdc++ 与系统不一致 → 链接失败 2.解决方案 使用系统自带 Boost 而不是 Anaconda 的 ```python # 移除 Anaconda Boost 路径对编译器的影响 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH export CPLUS_INCLUDE_PATH=/usr/include:$CPLUS_INCLUDE_PATH ``` 或者 ```python cmake .. -DBOOST_ROOT=/usr -DBoost_NO_SYSTEM_PATHS=ON ```