Hi Andreas,<br><br>regarding this issue, I got the error <br><br> class definition has too many fields<br><br>in fact, I wanted to expand a language model of PoS tags into words...<br>actually, each PoS has many words related...<br>
<br><br>best regards,<br>Marta<br><br><div class="gmail_quote">On Wed, Jan 9, 2013 at 3:34 PM, Andreas Stolcke <span dir="ltr"><<a href="mailto:stolcke@icsi.berkeley.edu" target="_blank">stolcke@icsi.berkeley.edu</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
  
    
  
  <div text="#000000" bgcolor="#FFFFFF"><div class="im">
    <div>On 1/8/2013 6:07 PM, Marta Ruiz wrote:<br>
    </div>
    <blockquote 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></div>
    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" target="_blank">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).<div class="im"><br>
    <br>
    <br>
    <blockquote 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><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></div>
    Exactly.<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
    <br>
    Andreas<br>
    <br>
  </font></span></div>

</blockquote></div><br><br clear="all"><br>-- <br>Marta Ruiz Costa-jussą<br><a href="mailto:martaruizcostajussa@gmail.com">martaruizcostajussa@gmail.com</a><br><a href="http://gps-tsc.upc.es/veu/personal/mruiz/mruiz.php3">http://gps-tsc.upc.es/veu/personal/mruiz/mruiz.php3</a><br>