<html>
  <head>
    <meta content="text/html; charset=ISO-8859-1"
      http-equiv="Content-Type">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    <div class="moz-cite-prefix">On 1/8/2013 6:07 PM, Marta Ruiz wrote:<br>
    </div>
    <blockquote
cite="mid:CABEBqHJ798PkMfSe_DJ9YLFASabk1S8Wk65nJHZgdtfoJ8tSpQ@mail.gmail.com"
      type="cite">Thanks Andreas, two more questions<br>
      <div class="gmail_quote">
        <blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0
          .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
          <br>
          1. Create a word-based version of each model.  For example,
          you can construct a POS-based LM and combine it with a class
          membership mapping (in classes-format, see man page) to get a
          word-level POS-based model.   Similar with lemma-based LMs
          (the lemmas are effectively word classes).<br>
          <br>
        </blockquote>
        <div><br>
          which is the instruction to do this?<br>
        </div>
      </div>
    </blockquote>
    <br>
    1. You create the class-to-word mapping file (in the format
    described <a
href="http://www.speech.sri.com/projects/srilm/manpages/classes-format.5.html">here</a>)
    to reflect either your POS-to-word or lemma-to-word mapping.<br>
    2. Process the training data to replace the words with POS or
    lemmas, as appropriate.<br>
    3. Train the ngram portion of the LM by running ngram-count on the
    training data represented as a sequence of POS tags / lemmas (from
    step 2).<br>
    <br>
    <br>
    <blockquote
cite="mid:CABEBqHJ798PkMfSe_DJ9YLFASabk1S8Wk65nJHZgdtfoJ8tSpQ@mail.gmail.com"
      type="cite">
      <div class="gmail_quote">
        <div> </div>
        <blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0
          .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
          2. Then interpolate the models using<br>
          <br>
              ngram -bayes 0 -lm LM1 -mix-lm LM2 -mix-lm2 LM3 ....
          -lambda ... -mix-lambda2 ... -classes CLASSES<br>
          <br>
          where CLASSES is a classes-format(5) file defining the union
          of all the word classes used in the various component models.<span
            class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
              <br>
            </font></span></blockquote>
        <div><br>
          to find the lambdas can I use the compute-best-mix, can't I?<br>
        </div>
      </div>
    </blockquote>
    Exactly.<br>
    <br>
    Andreas<br>
    <br>
  </body>
</html>