在自己的工程中采用kenlm时,在CMakeLists.txt添加以下代码: include_directories("{存放kenlm工程的路径}/kenlm") target_link_libraries(${PROJECT_NAME} /home/zy/Software/kenlm/build_debug/lib/libkenlm_builder.so /home/zy/Software/kenlm/build_debug/lib/libkenlm_filter.so /home/zy/Software/kenlm/bu...
cd kenlm/build && cmake .. && make -j2 以上代码分别表示: 通过网址下载文件,并进行解压 生成文件夹kenlm和子文件夹build 跳转到build文件夹下,执行cmake和make命令,安装编译环境 1.3 安装KenLM !cd kenlm/build && make install 通过以上代码,就可以完成对KenLM的下载安装, 完成后,代码块下方会出现大量信息(...
获取kenlm并安装依赖：访问kenlm官网获取详细信息和最新版本。安装必要的依赖项，使用命令：sudo apt install buildessential cmake libboostsystemdev libboostthreaddev libboostprogramoptionsdev libboosttestdev libeigen3dev zlib1gdev libbz2dev liblzmadev。安装kenlm工具：遵照kenlm官方指南进行安装。准备训练...
protoc命令找不到问题: 下载地址:https://github.com/google/protobuf/releases 选择protoc-xxx-win32.zip下载 找到protoc.exe文件 把他扔到 c:/windows/system32目录下 出现以下错误解决方案: >protoc --go_out=./ *.proto 'protoc-gen-go...OpencvSharp...
为了利用kenlm计算困惑度（PPL），首先需访问其官网获取详细信息和最新版本。接着，安装必要的boot依赖项，使用命令：sudo apt install build-essential cmake libboost-system-dev libboost-thread-dev libboost-program-options-dev libboost-test-dev libeigen3-dev zlib1g-dev libbz2-dev liblzma-dev确保...
51CTO博客已为您找到关于kenLM工具库的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及kenLM工具库问答内容。更多kenLM工具库相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
c:\users\user\src\kenlm\util\pool.hh(92): 错误 C3861: 'max': 找不到标识符 找到了缺少 'std:max' 函数的原因: “windows.h定义了max和min宏,导致std:max和std:min出现问题,可以通过引入算法库来解决。” 目标很明确,将“#include <algorithm>”添加到 pool中。
cmake .. 编译项目: bash make -j$(nproc) 安装项目(可能需要sudo权限): bash sudo make install 检查是否成功构建: 在完成源代码编译安装后,尝试再次使用pip安装kenlm的Python绑定(如果有的话),或者直接使用编译好的kenlm库进行开发。 查找预编译版本或其他解决方案: 如果问题依旧存在,可以查找是否有预编...
基于ERNIE的中文拼写纠错模型,模型已经开源在PaddleNLP的模型库中https://bj.bcebos.com/paddlenlp/taskflow/text_correction/csc-ernie-1.0/csc-ernie-1.0.pdparams。 模型网络结构: 可直接运行示例python ernie_csc_demo.py,详细教程参考README 使用pycorrector调用纠错: ...
cmake .. make -j8 make install 安装Python库 以上下载的文件中有python安装脚本setup.py文件,执行 python setup.py install 或者, pip install https://github.com/kpu/kenlm/archive/master.zip 或者从pypi源安装, pip install kenlm 训练模型 准备训练数据 ...