SRILM用来构建和应用统计语言模型，主要用于语音识别，统计标注和切分，以及机器翻译，可运行在UNIX及Windows平台上。它主要包含以下几个部分：

• 一组实现的语言模型、支持这些模型的数据结构和各种有用的函数的C++类库；

• 一组建立在这些类库基础上的用于执行标准任务的可执行程序，如训练语言模型，在数据集上对这些语言模型进行测试，对文本进行标注或切分等任务。

• 一组使相关任务变得容易的各种脚本。

SRILM的主要目标是支持语言模型的估计和评测。估计是从训练数据（训练集）中得到一个模型，包括最大似然估计及相应的平滑算法；而评测则是从测试集中计算其困惑度（MIT自然语言处理概率语言模型有相关介绍）。其最基础和最核心的模块是n-gram模块，这也是最早实现的模块，包括两个工具：ngram-count和ngram，相应的被用来估计语言模型和计算语言模型的困惑度。一个标准的语言模型（三元语言模型(trigram),使用 Good-Truing打折法和katz回退进行平衡）可以用如下的命令构建：

ngram-count -text TRAINDATA -lm LM

其中LM是输出的语言模型文件，可以用如下的命令进行评测：

ngram -lm LM -ppl TESTDATA -debug 2

其中具体的参数可参看官方网站的帮助文档，如果你已经在linux下编译好了，可以直接使用man调用帮助文档。事实上,统计机器翻译框架主要用的就是 n-gram这个模块来训练语言模型。下面我们以欧洲语料库的英语语料为例，解析这个工具的作用。语料库下载地址见：欧洲议会平行语料库。本例子使用的是wmt08里面用于英语语言模型训练的europarl-v3b.en，用于机器翻译的预处理过程tokenize和lowercase此处省略，其规模为1412546句：

1、从语料库中生成n-gram计数文件：
　　　ngram-count -text europarl-v3b.en -order 3 -write europarl.en.count

其中参数-text指向输入文件，此处为europarl-v3b.en；-order指向生成几元的n-gram,即n,此处为3元；-write指向输出文件，此处为europarl.en.count,输出内容为:

分为两列，第一列为n元词，第二列为相应的频率。如一元词sweeteners在语料库中的频率统计为66次；二元词sweeteners shoul在语料库中的频率统计为1次；三元sweeteners should be在语料库中的频率统计为1次。

2、从上一步生成的计数文件中训练语言模型：
　　　ngram-count -read europarl.en.count -order 3 -lm europarl.en.lm -interpolate -kndiscount

其中参数-read指向输入文件，此处为 europarl.en.count；-order与上同；-lm指向训练好的语言模型输出文件，此处为europarl.en.lm；最后两个参数为所采用的平滑方法，-interpolate为插值平滑，-kndiscount为 modified　Kneser-Ney 打折法，这两个是联合使用的。需要补充的是，一般我们训练语言模型时，这两步是合二为一的，这里主要是为了介绍清楚n-gram语言模型训练的步骤细节。

3、利用上一步生成的语言模型计算测试集的困惑度：
　　　ngram -ppl devtest2006.en -order 3 -lm europarl.en.lm >　europarl.en.lm.ppl

其中测试集采用wmt08用于机器翻译的测试集devtest2006.en，2000句；参数-ppl为对测试集句子进行评分(logP(T)，其中P(T)为所有句子的概率乘积）和计算测试集困惑度的参数；europarl.en.lm.ppl为输出结果文件；其他参数同上。输出文件结果如下：

总结：
一、小数据

假设有去除特殊符号的训练文本trainfile.txt，以及测试文本testfile.txt，那么训练一个语言模型以及对其进行评测的步骤如下：

1：词频统计

  ngram-count -text trainfile.txt -order 3 -write trainfile.count

  其中-order 3为3-gram，trainfile.count为统计词频的文本

2：模型训练

  ngram-count -read trainfile.count -order 3 -lm trainfile.lm  -interpolate -kndiscount

  其中trainfile.lm为生成的语言模型，-interpolate和-kndiscount为插值与折回参数

3：测试（困惑度计算）

 ngram -ppl testfile.txt -order 3 -lm trainfile.lm -debug 2 > file.ppl

 其中testfile.txt为测试文本，-debug 2为对每一行进行困惑度计算，类似还有-debug 0 , -debug 1, -debug 3等，最后  将困惑度的结果输出到file.ppl。

二、大数据（BigLM）

对于大文本的语言模型训练不能使用上面的方法，主要思想是将文本切分，分别计算，然后合并。步骤如下：

1：切分数据

  split -l 10000 trainfile.txt filedir/

  即每10000行数据为一个新文本存到filedir目录下。

2：对每个文本统计词频

  make-bath-counts filepath.txt 1 cat ./counts -order 3

  其中filepath.txt为切分文件的全路径，可以用命令实现：ls $(echo $PWD)/* > filepath.txt，将统计的词频结果存放在counts目录下

3：合并counts文本并压缩

  merge-batch-counts ./counts

  不解释

4：训练语言模型

  make-big-lm -read ../counts/*.ngrams.gz -lm ../split.lm -order 3

 用法同ngram-counts

5: 测评（计算困惑度）

ngram -ppl filepath.txt -order 3 -lm split.lm -debug 2 > file.ppl

这篇文章是转载的
https://blog.csdn.net/u011982340/article/details/39474857

下面的文章介绍了插值，裁减等
https://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/50353689

基本的命令行是
语言模型裁减
ngram -lm ${oldlm} -order 2 -prune ${thres} -write-lm ${newlm}

语言模型插值

##功能
#用于多个语言模型之间插值合并，以期望改善模型的效果
##参数
#模型插值：
#  -mix-lm 用于插值的第二个ngram模型，-lm是第一个ngram模型
#  -lambda 主模型（-lm对应模型）的插值比例，0~1，默认是0.5
#  -mix-lm2 用于插值的第三个模型
#  -mix-lambda2 用于插值的第二个模型（-mix-lm对应的模型）的比例，那么第二个模型的比例为1-lambda-mix-lambda2
#  -vocab 当两个模型的词典不一样的时候，使用该参数限制词典列表，没有效果
#  -limit-vocab 当两个模型的词典不一样的时候，使用该参数限制词典列表，没有效果
ngram -lm ${mainlm} -order 2 -mix-lm ${mixlm} -lambda 0.8 -write-lm ${mergelm}
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版权声明：本文为CSDN博主「xmucas」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/50353689

词表的限制使用

##功能
#对已有的语言模型，使用新的字典进行约束，产生新的语言模型
#1.n-grams的概率保持不变
#2.回退概率重新计算
#3.增加新的一元回退概率
##参数
#模型裁剪：
#  -vocab 词典单词的列表，不包括发音
#  -write-lm 新的语言模型
change-lm-vocab -vocab ${vocab} -lm ${oldlm} -write-lm ${newlm} -order 2
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版权声明：本文为CSDN博主「xmucas」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/50353689

还有最后一个与词典相关的是

--limit-vocab

下面贴一个网页
https://blog.csdn.net/GavinLiu1990/article/details/81363936