<div dir="ltr"><font color="#333399"><font size="4"><br clear="all"></font></font><div class="gmail_quote"><br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">

<font color="#333399"><font size="4">Hello ,, <br><br>I've built class based n-gram by : <br><br>1- define my classes<br>2- use replace-words-with-classes<br>3- use ngram-count to estimate the LM<br><br>
I want to use this class based n gram model with disambig tool ,, The options (-factored and -count-lm) interpret the LMs as factored and count based LMs ... What about class-based ?  How to tell disambig to interpret the LM as a class-based ?  <br>


<br>I'm trying to use my class-based as an original n-gram model, however the output for sample test seems strange ... words in the test sample are always disambiguated using the last word in the mapping file !<br><br>


 Actually I want the words be disambiguated using the LM probabilities only without considering the probabilities in the mapping file.. I use the options -lmw 1 and -mapw 0 but the output still the same ... <br><br><br>In short my questions are : <br>


<br>1- Is it possible to use class-based n gram with disabmig tool ? Or should I build my own disambiguator  using  the output of ngram tool ?<br><br>2- How to make disambig tool use the probabilities of LM ONLY ? <br><br>


Your help is really greatly appreciated ...<br><br>Thanks in Advance ,<br>Reham<br></font></font>
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</blockquote></div><br></div>