n-gram

• lm_sc.t3g.i386 is the trigram lexicon
• dump
• tslminfo -v -l dict.utf8 lm_sc.t3g.i386
• Arpa format

• 如果指定了ambiguous-id，则会将这6个字符作为一个AMBI-ID（由参数-a指定），输出到分词的结果中。然后跳过这6个字符，继续进行分词。当句子结束时，如果使用二进制格式输出，则会输出一个句子结束的ID（由参数-s指定）。最后得到的结果是:

$ echo "为人民办实事的精神" | ./mmseg -d ../raw/dict.utf8 -f text -s 10 -a 9

<ambi>为人民办实事</ambi> 的 精神

• 那么，我们最终得到的分词结果中，所有的交集歧义都作为作为一个词AMBI-ID，相当于我们忽略了这部分信息（这个比例并不低）。这样在我们后面的统计中，绝大部分的3元组都可以保证是有意义和有价值的。进而训练得到的统计语言模型，能够排除交集歧义的影响。然后，可以这个模型，使用slmseg，重新对语料库进行分词，并计算新的语言模型。这一次，原来忽略的带有歧义的信息，我们也加以利用了。

lexicon

• SunPinyin代码导读（七） 我们这里还要说明一下，在训练语言模型时对多音字词的处理。在处理语料库时，理想的情况下，应该将不同的读音视为不同的词ID。但是要准确地进行拼音标注，本身就十分困难，特别第一遍用FMM分词训练语言模型时。我们使用了下面的折衷方法：在词典文件dict.utf8中，我们对读音的常见程度进行了标记。例如“长”，它的两个读音“zhang”和“chang”都比较常见，分别被标为1；而“她”（ta），另一个读音“chi”则十分罕见，因此将其标为- 1。在训练时，我们将所有遇到的“她”，都认为是“ta”，然后为“chi”的读音分配一定的概率，并为其分配一个新的词ID。

IME

• CIMIData
• CPinYinTrie 詞典
• CThreadlm n-gram

• CIMIContext
• setCoreData( CIMIData )
• 斷詞演算法

• CIMIView
• attachIC( CIMIContext )
• onKeyEvent()

Data Structure

• CBone
• m_BoneType: 拼音 / 標點
• m_BoundaryType: 程式斷詞的邊界 / 使用者輸入的邊界
• m_pInnerData: 前一個bone的一些訊息

• CSkeleton

Lattice Search

• Bean search
• bean = 32

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