由于一个恶性bug(https://github.com/pybind/pybind11/issues/3891),生成的项目文件会依赖一个叫optimized.lib的库,然而这项依赖是由于引入boost导致的。因此需要修改CMakeLists.txt,删除此处的条件表达式。 使用msbuild 完成编译。 &'C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\Msbuild\Current\Bin\a...
使用CMake生成构建文件: bash cmake .. 在这个步骤中,CMake会检查你的系统环境,并生成适用于Visual Studio的项目文件。 接下来,使用Visual Studio的命令行工具(如Developer Command Prompt for VS)编译KenLM: bash msbuild ALL_BUILD.vcxproj /p:Configuration=Release 这将编译KenLM并生成可执行文件和库文件。
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(...
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(...
下载cmake-3.23.0-rc2-windows-x86_64 的zip文件 https://cmake.org/files/v3.23/ , 加载环境变量 3. 安装boost pip install boost 4. 安装kenlm 可以一下方法都尝试下 尝试之前 最好重启下电脑 win 11: pip install kenlm win10: 参考https://blog.csdn.net/qb345801622/article/details/103666008 ...
1. 安装cmake 2. 安装boost:brew install boost 3. 安装kenlm wget -O - https://kheafield.com/code/kenlm.tar.gz |tar xz mkdir kenlm/build cd kenlm/build cmake .. make -j2 4. 训练。使用如下命令进行训练: build/bin/lmplz -o 3 --verbose_header --text people2014corpus_words.txt --arp...
打开链接,然后会进入到kenlm的界面,如下: 3、解压下载好的文件或如下操作: 使用命令:wget -O - http://kheafield.com/code/kenlm.tar.gz |tar xz...了 最后再cmake一下啊,大概都会成功 接着再执行命令make -j 4,如下所示: 至此,kenlm环境搭建完毕。 最后:在linux下安装会比较顺畅,有关的使用有待探索...
N-gram语言模型打分,我使用的是kenlm,kenlm是基于cmake编译的C++程序,非root权限下需要指定几个参数,还有一些依赖包需要手动装。 1.boost #去boost官网下载最新版的boost:http://www.boost.org./bootstrap.sh--prefix=/home/huanghui ./b2install 但是安装的时候报了一个很奇怪的错误: ...
下载源码cmake安装依然出问题。 https://stackoverflow.com/questions/58628377/catalina-c-using-cmath-headers-yield-error-no-member-named-signbit-in-th 网上介绍修改 /Applications/Xcode.app 下面 math include位置。 离谱的是我的mac xcode 不在这个目录。
cd kenlm/build cmake .. make -j2 使用如下命令进行训练: cd bin/ mkdir result 训练 字粒度: 词粒度: ./lmplz -o 3 --verbose_header --text people2014_words.txt --arpa result/people2014_words.arpa ./lmplz -o 3 --verbose_header --text corpus_seg.txt --arpa result/corpus_seg.arpa ...