关于语言模型的训练，网上搜索到的基本是理论为主，尤其训练文本的获取和处理，
往往一笔带过。通过项目中的实践经验，整理成文，可能存在疏漏乃至错误。1. 语言模型概述与流程
1.1 LM概述
语言模型(Language Model, LM)，是针对某种语言建立的概率模型，目的是建立一个能够描述给定词序列在语言中的出现的概率的分布。
Ngram模型是最常用的建模技术，采用了马尔科夫假设（马尔科夫假设：一个词的出现仅仅依赖与它前面出现的有限的一个或者几个词。），可表示为p(S)=p(w1,w2,w3,w4,w5,…,wn)=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w1,w2)…p(wn|w1,w2,…,wn-1)
语言模型技术广泛应用于语音识别、OCR、机器翻译、输入法等产品上。语言模型建模过程中，包括词典、语料、模型选择等，对产品的性能有至关重要的影响。
1.2 构建整体流程
构建语言模型的流程如下：
- 利用爬虫从互联网抓取大量网页文本语料
- 网页文本处理成所需格式
- 文本训练生成LM
2. 文本语料抓取与处理
2.1 文本抓取
文本抓取过程见之前的文章 使用Scrapy递归爬取网页 。
2.2 文本处理
文本处理的目的是，从原始html形式的文本中提取有效数据，并处理成构造语言模型(Language Model)所需要的格式。
步骤如下：
- 预处理。[包括全半角字符转化，去掉注释、CSS样式、标签（单/多行）、&转义字符、url、大段英文数字、单个非中文词、空格等等]
- 分词。[可自己开发分词工具，或采用第三方工具，如结巴分词]
- 纯数字转成中文读音
- 将中文表示的数字进行拆分，如：一百二十三元 –> 一百 二十 三 元
- 去掉无用字符，保留中英文字符及部分标点，并按标点分句[可根据需要去掉所有标点]
对于大数据文本的处理，可通过拆分合并，每个文件保持一定的大小，通过多进程并行处理