最近学习了一下SRILM的源代码，分享一下学习笔记（最新完整版本），希望能够对大家了解SRI语言模型训练工具有些许帮助。限于本人水平，不足之处，望大家多多指教。
笔记的主要内容使用starUML及其逆向工程工具绘制，主要针对SRILM的训练（ngram-count），内含5个jpg文件：
- 类图--与ngram-count相关的主要类的静态图；
- ngram-count--从语料训练出模型的主要流程；
- lmstats.countfile--ngram-count的子流程，用于构建词汇表和统计ngram的频度
- ngram.estimate--ngram-count的子流程，在词汇表和ngram频度的基础上计算ngram条件概率以及backoff权值的过程
- ngram.read--与训练无关，分析读取ARPA格式的语言模型的过程
SRILM训练ngram的过程简单说来，可归结为以下几个步骤：
- 先建立Vocab（词汇表）类型与LMStats（用于ngram统计）类型的两个实例（即vocab和intStats，intStats中存有vocab的一个引用）；
- 调用intStats的countFile函数完成（对输入语料文件中）ngram的统计，这其中也包括词汇表的构建（以及词汇索引映射的构建）；
- 建立Discount*的一个数组（长度为order参数的值，即要训练的模型的ngram的最大阶数），按选定的平滑方式计算各阶的折扣率，并保存其中；
- 建立Ngram类型（语言模型类）的实例（即lm），调用其estimate函数（以折扣率数组和ngram统计类的对象为参数），计算各阶ngram的概率及bow，完成语言模型的训练；
- 按训练命令参数选项，输出训练好的语言模型、ngram的频度统计结果、词汇表、词汇索引表等到相应的指定文件中。
笔记中对这个流程做了较详细的说明，下面补充两点内容（主要数据结构的内存布局和ngram条件概率计算式中的参量说明），可以作为笔记内容的基线，便于从总体上把握ngram-count的逻辑。
一、SRILM中所用到的主要数据结构的内存布局
Trie：trie树，以hash表实现，做ngram统计和计算ngram的概率值以及backoff weight都以此为基础
Vocab：词汇表，内含一个以词形为键获取索引值的hash表，以及一个通过索引值（即下标）获得词形的Array
LMStats：负责ngram频度统计，主要成员counts是一棵trie树，从树根到某个结点的路径给出了一个以正常顺序（从左向右）的ngram的各个元的索引
BOnode：Ngram 的主要基础数据结构，用于存储n-1阶gram的backoff权值（存于bow域），以及以此n-1阶gram为历史的所有n阶gram的概率值（存于 probs域）；probs域为一hash表，以n阶gram的第n个元素（在词汇表vocab中）的索引值为键，以此n阶gram的频度的log值（以 10为底）为值
Ngram：继承LM，其主要成员contexts为一棵trie树，从根到某个结点的路径是一个n-1阶gram的逆序（从右向左），其bow域存放该n-1-gram在正序情况下的backoff权值，其probs域则为以（正序下）该n-1-gram为历史的（所有）n-gram的概率值（的对数）
二、参数说明
ngram的概率值计算公式为（参见http://ssli.ee.washington.edu/people/duh/papers/flm-manual.pdf）：
SRILM训练语言模型的目的就是统计给定语料中的ngram，根据上式算出其相应的（条件）概率值。