summaryrefslogtreecommitdiff
path: root/decoder/ff_klm.cc
blob: 3c941fbf5f82753a3f36e7f772eb424f240175e3 (plain)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
#include "ff_klm.h"

#include <cstring>
#include <iostream>

#include <boost/scoped_ptr.hpp>

#include "filelib.h"
#include "stringlib.h"
#include "hg.h"
#include "tdict.h"
#include "lm/model.hh"
#include "lm/enumerate_vocab.hh"

#define NEW_KENLM
#undef NEW_KENLM

#include "lm/left.hh"

using namespace std;

// -x : rules include <s> and </s>
// -n NAME : feature id is NAME
bool ParseLMArgs(string const& in, string* filename, string* mapfile, bool* explicit_markers, string* featname) {
  vector<string> const& argv=SplitOnWhitespace(in);
  *explicit_markers = false;
  *featname="LanguageModel";
  *mapfile = "";
#define LMSPEC_NEXTARG if (i==argv.end()) {            \
    cerr << "Missing argument for "<<*last<<". "; goto usage; \
    } else { ++i; }

  for (vector<string>::const_iterator last,i=argv.begin(),e=argv.end();i!=e;++i) {
    string const& s=*i;
    if (s[0]=='-') {
      if (s.size()>2) goto fail;
      switch (s[1]) {
      case 'x':
        *explicit_markers = true;
        break;
      case 'm':
        LMSPEC_NEXTARG; *mapfile=*i;
        break;
      case 'n':
        LMSPEC_NEXTARG; *featname=*i;
        break;
#undef LMSPEC_NEXTARG
      default:
      fail:
        cerr<<"Unknown KLanguageModel option "<<s<<" ; ";
        goto usage;
      }
    } else {
      if (filename->empty())
        *filename=s;
      else {
        cerr<<"More than one filename provided. ";
        goto usage;
      }
    }
  }
  if (!filename->empty())
    return true;
usage:
  cerr << "KLanguageModel is incorrect!\n";
  return false;
}

template <class Model>
string KLanguageModel<Model>::usage(bool /*param*/,bool /*verbose*/) {
  return "KLanguageModel";
}

namespace {

struct VMapper : public lm::ngram::EnumerateVocab {
  VMapper(vector<lm::WordIndex>* out) : out_(out), kLM_UNKNOWN_TOKEN(0) { out_->clear(); }
  void Add(lm::WordIndex index, const StringPiece &str) {
    const WordID cdec_id = TD::Convert(str.as_string());
    if (cdec_id >= out_->size())
      out_->resize(cdec_id + 1, kLM_UNKNOWN_TOKEN);
    (*out_)[cdec_id] = index;
  }
  vector<lm::WordIndex>* out_;
  const lm::WordIndex kLM_UNKNOWN_TOKEN;
};

#pragma pack(push)
#pragma pack(1)

struct BoundaryAnnotatedState {
  lm::ngram::ChartState state;
  bool seen_bos, seen_eos;
};

#pragma pack(pop)

template <class Model> class BoundaryRuleScore {
  public:
    BoundaryRuleScore(const Model &m, BoundaryAnnotatedState &state) : 
        back_(m, state.state),
        bos_(state.seen_bos),
        eos_(state.seen_eos),
        penalty_(0.0),
        end_sentence_(m.GetVocabulary().EndSentence()) {
      bos_ = false;
      eos_ = false;
    }

    void BeginSentence() {
      back_.BeginSentence();
      bos_ = true;
    }

    void BeginNonTerminal(const BoundaryAnnotatedState &sub) {
      back_.BeginNonTerminal(sub.state, 0.0f);
      bos_ = sub.seen_bos;
      eos_ = sub.seen_eos;
    }

    void NonTerminal(const BoundaryAnnotatedState &sub) {
      back_.NonTerminal(sub.state, 0.0f);
      // cdec only calls this if there's content.  
      if (sub.seen_bos) {
        bos_ = true;
        penalty_ -= 100.0f;
      }
      if (eos_) penalty_ -= 100.0f;
      eos_ |= sub.seen_eos;
    }

    void Terminal(lm::WordIndex word) {
      back_.Terminal(word);
      if (eos_) penalty_ -= 100.0f;
      if (word == end_sentence_) eos_ = true;
    }

    float Finish() {
      return penalty_ + back_.Finish();
    }

  private:
    lm::ngram::RuleScore<Model> back_;
    bool &bos_, &eos_;

    float penalty_;

    lm::WordIndex end_sentence_;
};

} // namespace

template <class Model>
class KLanguageModelImpl {
 public:
  double LookupWords(const TRule& rule, const vector<const void*>& ant_states, double* oovs, void* remnant) {
    *oovs = 0;
    const vector<WordID>& e = rule.e();
    BoundaryRuleScore<Model> ruleScore(*ngram_, *static_cast<BoundaryAnnotatedState*>(remnant));
    unsigned i = 0;
    if (e.size()) {
      if (e[i] == kCDEC_SOS) {
        ++i;
        ruleScore.BeginSentence();
      } else if (e[i] <= 0) {  // special case for left-edge NT
        ruleScore.BeginNonTerminal(*static_cast<const BoundaryAnnotatedState*>(ant_states[-e[0]]));
        ++i;
      }
    }
    for (; i < e.size(); ++i) {
      if (e[i] <= 0) {
        ruleScore.NonTerminal(*static_cast<const BoundaryAnnotatedState*>(ant_states[-e[i]]));
      } else {
        const WordID cdec_word_or_class = ClassifyWordIfNecessary(e[i]);  // in future,
                                                                          // maybe handle emission
        const lm::WordIndex cur_word = MapWord(cdec_word_or_class); // map to LM's id
        if (cur_word == 0) (*oovs) += 1.0;
        ruleScore.Terminal(cur_word);
      }
    }
    double ret = ruleScore.Finish();
    static_cast<BoundaryAnnotatedState*>(remnant)->state.ZeroRemaining();
    return ret;
  }

  // this assumes no target words on final unary -> goal rule.  is that ok?
  // for <s> (n-1 left words) and (n-1 right words) </s>
  double FinalTraversalCost(const void* state_void, double* oovs) {
    const BoundaryAnnotatedState &annotated = *static_cast<const BoundaryAnnotatedState*>(state_void);
    if (add_sos_eos_) {  // rules do not produce <s> </s>, so do it here
      assert(!annotated.seen_bos);
      assert(!annotated.seen_eos);
      lm::ngram::ChartState cstate;
      lm::ngram::RuleScore<Model> ruleScore(*ngram_, cstate);
      ruleScore.BeginSentence();
      ruleScore.NonTerminal(annotated.state, 0.0f);
      ruleScore.Terminal(kEOS_);
      return ruleScore.Finish();
    } else {  // rules DO produce <s> ... </s>
      double ret = 0.0;
      if (!annotated.seen_bos) ret -= 100.0;
      if (!annotated.seen_eos) ret -= 100.0;
      return ret;
    }
  }

  // if this is not a class-based LM, returns w untransformed,
  // otherwise returns a word class mapping of w,
  // returns TD::Convert("<unk>") if there is no mapping for w
  WordID ClassifyWordIfNecessary(WordID w) const {
    if (word2class_map_.empty()) return w;
    if (w >= word2class_map_.size())
      return kCDEC_UNK;
    else
      return word2class_map_[w];
  }

  // converts to cdec word id's to KenLM's id space, OOVs and <unk> end up at 0
  lm::WordIndex MapWord(WordID w) const {
    if (w >= cdec2klm_map_.size())
      return 0;
    else
      return cdec2klm_map_[w];
  }

 public:
  KLanguageModelImpl(const string& filename, const string& mapfile, bool explicit_markers) :
      kCDEC_UNK(TD::Convert("<unk>")) ,
      kCDEC_SOS(TD::Convert("<s>")) ,
      add_sos_eos_(!explicit_markers) {
    {
      VMapper vm(&cdec2klm_map_);
      lm::ngram::Config conf;
      conf.enumerate_vocab = &vm;
      ngram_ = new Model(filename.c_str(), conf);
    }
    order_ = ngram_->Order();
    cerr << "Loaded " << order_ << "-gram KLM from " << filename << " (MapSize=" << cdec2klm_map_.size() << ")\n";

    // special handling of beginning / ending sentence markers
    kSOS_ = MapWord(kCDEC_SOS);
    assert(kSOS_ > 0);
    kEOS_ = MapWord(TD::Convert("</s>"));
    assert(kEOS_ > 0);
    assert(MapWord(kCDEC_UNK) == 0); // KenLM invariant

    // handle class-based LMs (unambiguous word->class mapping reqd.)
    if (mapfile.size())
      LoadWordClasses(mapfile);
  }

  void LoadWordClasses(const string& file) {
    ReadFile rf(file);
    istream& in = *rf.stream();
    string line;
    vector<WordID> dummy;
    int lc = 0;
    cerr << "  Loading word classes from " << file << " ...\n";
    AddWordToClassMapping_(TD::Convert("<s>"), TD::Convert("<s>"));
    AddWordToClassMapping_(TD::Convert("</s>"), TD::Convert("</s>"));
    while(in) {
      getline(in, line);
      if (!in) continue;
      dummy.clear();
      TD::ConvertSentence(line, &dummy);
      ++lc;
      if (dummy.size() != 2) {
        cerr << "    Format error in " << file << ", line " << lc << ": " << line << endl;
        abort();
      }
      AddWordToClassMapping_(dummy[0], dummy[1]);
    }
  }

  void AddWordToClassMapping_(WordID word, WordID cls) {
    if (word2class_map_.size() <= word) {
      word2class_map_.resize((word + 10) * 1.1, kCDEC_UNK);
      assert(word2class_map_.size() > word);
    }
    if(word2class_map_[word] != kCDEC_UNK) {
      cerr << "Multiple classes for symbol " << TD::Convert(word) << endl;
      abort();
    }
    word2class_map_[word] = cls;
  }

  ~KLanguageModelImpl() {
    delete ngram_;
  }

  int ReserveStateSize() const { return sizeof(BoundaryAnnotatedState); }

 private:
  const WordID kCDEC_UNK;
  const WordID kCDEC_SOS;
  lm::WordIndex kSOS_;  // <s> - requires special handling.
  lm::WordIndex kEOS_;  // </s>
  Model* ngram_;
  const bool add_sos_eos_; // flag indicating whether the hypergraph produces <s> and </s>
                     // if this is true, FinalTransitionFeatures will "add" <s> and </s>
                     // if false, FinalTransitionFeatures will score anything with the
                     // markers in the right place (i.e., the beginning and end of
                     // the sentence) with 0, and anything else with -100

  int order_;
  vector<lm::WordIndex> cdec2klm_map_;
  vector<WordID> word2class_map_;        // if this is a class-based LM, this is the word->class mapping
};

template <class Model>
KLanguageModel<Model>::KLanguageModel(const string& param) {
  string filename, mapfile, featname;
  bool explicit_markers;
  if (!ParseLMArgs(param, &filename, &mapfile, &explicit_markers, &featname)) {
    abort();
  }
  try {
    pimpl_ = new KLanguageModelImpl<Model>(filename, mapfile, explicit_markers);
  } catch (std::exception &e) {
    std::cerr << e.what() << std::endl;
    abort();
  }
  fid_ = FD::Convert(featname);
  oov_fid_ = FD::Convert(featname+"_OOV");
  // cerr << "FID: " << oov_fid_ << endl;
  SetStateSize(pimpl_->ReserveStateSize());
}

template <class Model>
Features KLanguageModel<Model>::features() const {
  return single_feature(fid_);
}

template <class Model>
KLanguageModel<Model>::~KLanguageModel() {
  delete pimpl_;
}

template <class Model>
void KLanguageModel<Model>::TraversalFeaturesImpl(const SentenceMetadata& /* smeta */,
                                          const Hypergraph::Edge& edge,
                                          const vector<const void*>& ant_states,
                                          SparseVector<double>* features,
                                          SparseVector<double>* estimated_features,
                                          void* state) const {
  double est = 0;
  double oovs = 0;
  features->set_value(fid_, pimpl_->LookupWords(*edge.rule_, ant_states, &oovs, state));
  if (oovs && oov_fid_)
    features->set_value(oov_fid_, oovs);
}

template <class Model>
void KLanguageModel<Model>::FinalTraversalFeatures(const void* ant_state,
                                           SparseVector<double>* features) const {
  double oovs = 0;
  double lm = pimpl_->FinalTraversalCost(ant_state, &oovs);
  features->set_value(fid_, lm);
  if (oov_fid_ && oovs)
    features->set_value(oov_fid_, oovs);
}

template <class Model> boost::shared_ptr<FeatureFunction> CreateModel(const std::string &param) {
  KLanguageModel<Model> *ret = new KLanguageModel<Model>(param);
  ret->Init();
  return boost::shared_ptr<FeatureFunction>(ret);
}

boost::shared_ptr<FeatureFunction> KLanguageModelFactory::Create(std::string param) const {
  using namespace lm::ngram;
  std::string filename, ignored_map;
  bool ignored_markers;
  std::string ignored_featname;
  ParseLMArgs(param, &filename, &ignored_map, &ignored_markers, &ignored_featname);
  ModelType m;
  if (!RecognizeBinary(filename.c_str(), m)) m = HASH_PROBING;

  switch (m) {
    case HASH_PROBING:
      return CreateModel<ProbingModel>(param);
    case TRIE_SORTED:
      return CreateModel<TrieModel>(param);
    case ARRAY_TRIE_SORTED:
      return CreateModel<ArrayTrieModel>(param);
    case QUANT_TRIE_SORTED:
      return CreateModel<QuantTrieModel>(param);
    case QUANT_ARRAY_TRIE_SORTED:
      return CreateModel<QuantArrayTrieModel>(param);
    default:
      UTIL_THROW(util::Exception, "Unrecognized kenlm binary file type " << (unsigned)m);
  }
}

std::string  KLanguageModelFactory::usage(bool params,bool verbose) const {
  return KLanguageModel<lm::ngram::Model>::usage(params, verbose);
}

#else

using namespace std;

static const unsigned char HAS_FULL_CONTEXT = 1;
static const unsigned char HAS_EOS_ON_RIGHT = 2;
static const unsigned char MASK             = 7;

// -x : rules include <s> and </s>
// -n NAME : feature id is NAME
bool ParseLMArgs(string const& in, string* filename, string* mapfile, bool* explicit_markers, string* featname) {
  vector<string> const& argv=SplitOnWhitespace(in);
  *explicit_markers = false;
  *featname="LanguageModel";
  *mapfile = "";
#define LMSPEC_NEXTARG if (i==argv.end()) {            \
    cerr << "Missing argument for "<<*last<<". "; goto usage; \
    } else { ++i; }

  for (vector<string>::const_iterator last,i=argv.begin(),e=argv.end();i!=e;++i) {
    string const& s=*i;
    if (s[0]=='-') {
      if (s.size()>2) goto fail;
      switch (s[1]) {
      case 'x':
        *explicit_markers = true;
        break;
      case 'm':
        LMSPEC_NEXTARG; *mapfile=*i;
        break;
      case 'n':
        LMSPEC_NEXTARG; *featname=*i;
        break;
#undef LMSPEC_NEXTARG
      default:
      fail:
        cerr<<"Unknown KLanguageModel option "<<s<<" ; ";
        goto usage;
      }
    } else {
      if (filename->empty())
        *filename=s;
      else {
        cerr<<"More than one filename provided. ";
        goto usage;
      }
    }
  }
  if (!filename->empty())
    return true;
usage:
  cerr << "KLanguageModel is incorrect!\n";
  return false;
}

template <class Model>
string KLanguageModel<Model>::usage(bool /*param*/,bool /*verbose*/) {
  return "KLanguageModel";
}

struct VMapper : public lm::ngram::EnumerateVocab {
  VMapper(vector<lm::WordIndex>* out) : out_(out), kLM_UNKNOWN_TOKEN(0) { out_->clear(); }
  void Add(lm::WordIndex index, const StringPiece &str) {
    const WordID cdec_id = TD::Convert(str.as_string());
    if (cdec_id >= out_->size())
      out_->resize(cdec_id + 1, kLM_UNKNOWN_TOKEN);
    (*out_)[cdec_id] = index;
  }
  vector<lm::WordIndex>* out_;
  const lm::WordIndex kLM_UNKNOWN_TOKEN;
};

template <class Model>
class KLanguageModelImpl {

  // returns the number of unscored words at the left edge of a span
  inline int UnscoredSize(const void* state) const {
    return *(static_cast<const char*>(state) + unscored_size_offset_);
  }

  inline void SetUnscoredSize(int size, void* state) const {
    *(static_cast<char*>(state) + unscored_size_offset_) = size;
  }

  static inline const lm::ngram::State& RemnantLMState(const void* state) {
    return *static_cast<const lm::ngram::State*>(state);
  }

  inline void SetRemnantLMState(const lm::ngram::State& lmstate, void* state) const {
    // if we were clever, we could use the memory pointed to by state to do all
    // the work, avoiding this copy
    memcpy(state, &lmstate, ngram_->StateSize());
  }

  lm::WordIndex IthUnscoredWord(int i, const void* state) const {
    const lm::WordIndex* const mem = reinterpret_cast<const lm::WordIndex*>(static_cast<const char*>(state) + unscored_words_offset_);
    return mem[i];
  }

  void SetIthUnscoredWord(int i, lm::WordIndex index, void *state) const {
    lm::WordIndex* mem = reinterpret_cast<lm::WordIndex*>(static_cast<char*>(state) + unscored_words_offset_);
    mem[i] = index;
  }

  inline bool GetFlag(const void *state, unsigned char flag) const {
    return (*(static_cast<const char*>(state) + is_complete_offset_) & flag);
  }

  inline void SetFlag(bool on, unsigned char flag, void *state) const {
    if (on) {
      *(static_cast<char*>(state) + is_complete_offset_) |= flag;
    } else {
      *(static_cast<char*>(state) + is_complete_offset_) &= (MASK ^ flag);
    }
  }

  inline bool HasFullContext(const void *state) const {
    return GetFlag(state, HAS_FULL_CONTEXT);
  }

  inline void SetHasFullContext(bool flag, void *state) const {
    SetFlag(flag, HAS_FULL_CONTEXT, state);
  }

 public:
  double LookupWords(const TRule& rule, const vector<const void*>& ant_states, double* pest_sum, double* oovs, double* est_oovs, void* remnant) {
    double sum = 0.0;
    double est_sum = 0.0;
    int num_scored = 0;
    int num_estimated = 0;
    if (oovs) *oovs = 0;
    if (est_oovs) *est_oovs = 0;
    bool saw_eos = false;
    bool has_some_history = false;
    lm::ngram::State state = ngram_->NullContextState();
    const vector<WordID>& e = rule.e();
    bool context_complete = false;
    for (int j = 0; j < e.size(); ++j) {
      if (e[j] < 1) {   // handle non-terminal substitution
        const void* astate = (ant_states[-e[j]]);
        int unscored_ant_len = UnscoredSize(astate);
        for (int k = 0; k < unscored_ant_len; ++k) {
          const lm::WordIndex cur_word = IthUnscoredWord(k, astate);
          const bool is_oov = (cur_word == 0);
          double p = 0;
          if (cur_word == kSOS_) {
            state = ngram_->BeginSentenceState();
            if (has_some_history) {  // this is immediately fully scored, and bad
              p = -100;
              context_complete = true;
            } else {  // this might be a real <s>
              num_scored = max(0, order_ - 2);
            }
          } else {
            const lm::ngram::State scopy(state);
            p = ngram_->Score(scopy, cur_word, state);
            if (saw_eos) { p = -100; }
            saw_eos = (cur_word == kEOS_);
          }
          has_some_history = true;
          ++num_scored;
          if (!context_complete) {
            if (num_scored >= order_) context_complete = true;
          }
          if (context_complete) {
            sum += p;
            if (oovs && is_oov) (*oovs)++;
          } else {
            if (remnant)
              SetIthUnscoredWord(num_estimated, cur_word, remnant);
            ++num_estimated;
            est_sum += p;
            if (est_oovs && is_oov) (*est_oovs)++;
          }
        }
        saw_eos = GetFlag(astate, HAS_EOS_ON_RIGHT);
        if (HasFullContext(astate)) { // this is equivalent to the "star" in Chiang 2007
          state = RemnantLMState(astate);
          context_complete = true;
        }
      } else {   // handle terminal
        const WordID cdec_word_or_class = ClassifyWordIfNecessary(e[j]);  // in future,
                                                                          // maybe handle emission
        const lm::WordIndex cur_word = MapWord(cdec_word_or_class); // map to LM's id
        double p = 0;
        const bool is_oov = (cur_word == 0);
        if (cur_word == kSOS_) {
          state = ngram_->BeginSentenceState();
          if (has_some_history) {  // this is immediately fully scored, and bad
            p = -100;
            context_complete = true;
          } else {  // this might be a real <s>
            num_scored = max(0, order_ - 2);
          }
        } else {
          const lm::ngram::State scopy(state);
          p = ngram_->Score(scopy, cur_word, state);
          if (saw_eos) { p = -100; }
          saw_eos = (cur_word == kEOS_);
        }
        has_some_history = true;
        ++num_scored;
        if (!context_complete) {
          if (num_scored >= order_) context_complete = true;
        }
        if (context_complete) {
          sum += p;
          if (oovs && is_oov) (*oovs)++;
        } else {
          if (remnant)
            SetIthUnscoredWord(num_estimated, cur_word, remnant);
          ++num_estimated;
          est_sum += p;
          if (est_oovs && is_oov) (*est_oovs)++;
        }
      }
    }
    if (pest_sum) *pest_sum = est_sum;
    if (remnant) {
      state.ZeroRemaining();
      SetFlag(saw_eos, HAS_EOS_ON_RIGHT, remnant);
      SetRemnantLMState(state, remnant);
      SetUnscoredSize(num_estimated, remnant);
      SetHasFullContext(context_complete || (num_scored >= order_), remnant);
    }
    return sum;
  }

  // this assumes no target words on final unary -> goal rule.  is that ok?
  // for <s> (n-1 left words) and (n-1 right words) </s>
  double FinalTraversalCost(const void* state, double* oovs) {
    if (add_sos_eos_) {  // rules do not produce <s> </s>, so do it here
      SetRemnantLMState(ngram_->BeginSentenceState(), dummy_state_);
      SetHasFullContext(1, dummy_state_);
      SetUnscoredSize(0, dummy_state_);
      dummy_ants_[1] = state;
      *oovs = 0;
      return LookupWords(*dummy_rule_, dummy_ants_, NULL, oovs, NULL, NULL);
    } else {  // rules DO produce <s> ... </s>
      double p = 0;
      if (!GetFlag(state, HAS_EOS_ON_RIGHT)) { p -= 100; }
      if (UnscoredSize(state) > 0) {  // are there unscored words
        if (kSOS_ != IthUnscoredWord(0, state)) {
          p -= 100 * UnscoredSize(state);
        }
      }
      return p;
    }
  }

  // if this is not a class-based LM, returns w untransformed,
  // otherwise returns a word class mapping of w,
  // returns TD::Convert("<unk>") if there is no mapping for w
  WordID ClassifyWordIfNecessary(WordID w) const {
    if (word2class_map_.empty()) return w;
    if (w >= word2class_map_.size())
      return kCDEC_UNK;
    else
      return word2class_map_[w];
  }

  // converts to cdec word id's to KenLM's id space, OOVs and <unk> end up at 0
  lm::WordIndex MapWord(WordID w) const {
    if (w >= cdec2klm_map_.size())
      return 0;
    else
      return cdec2klm_map_[w];
  }

 public:
  KLanguageModelImpl(const string& filename, const string& mapfile, bool explicit_markers) :
      kCDEC_UNK(TD::Convert("<unk>")) ,
      add_sos_eos_(!explicit_markers) {
    {
      VMapper vm(&cdec2klm_map_);
      lm::ngram::Config conf;
      conf.enumerate_vocab = &vm;
      ngram_ = new Model(filename.c_str(), conf);
    }
    order_ = ngram_->Order();
    cerr << "Loaded " << order_ << "-gram KLM from " << filename << " (MapSize=" << cdec2klm_map_.size() << ")\n";
    state_size_ = ngram_->StateSize() + 2 + (order_ - 1) * sizeof(lm::WordIndex);
    unscored_size_offset_ = ngram_->StateSize();
    is_complete_offset_ = unscored_size_offset_ + 1;
    unscored_words_offset_ = is_complete_offset_ + 1;

    // special handling of beginning / ending sentence markers
    dummy_state_ = new char[state_size_];
    memset(dummy_state_, 0, state_size_);
    dummy_ants_.push_back(dummy_state_);
    dummy_ants_.push_back(NULL);
    dummy_rule_.reset(new TRule("[DUMMY] ||| [BOS] [DUMMY] ||| [1] [2] </s> ||| X=0"));
    kSOS_ = MapWord(TD::Convert("<s>"));
    assert(kSOS_ > 0);
    kEOS_ = MapWord(TD::Convert("</s>"));
    assert(kEOS_ > 0);
    assert(MapWord(kCDEC_UNK) == 0); // KenLM invariant

    // handle class-based LMs (unambiguous word->class mapping reqd.)
    if (mapfile.size())
      LoadWordClasses(mapfile);
  }

  void LoadWordClasses(const string& file) {
    ReadFile rf(file);
    istream& in = *rf.stream();
    string line;
    vector<WordID> dummy;
    int lc = 0;
    cerr << "  Loading word classes from " << file << " ...\n";
    AddWordToClassMapping_(TD::Convert("<s>"), TD::Convert("<s>"));
    AddWordToClassMapping_(TD::Convert("</s>"), TD::Convert("</s>"));
    while(in) {
      getline(in, line);
      if (!in) continue;
      dummy.clear();
      TD::ConvertSentence(line, &dummy);
      ++lc;
      if (dummy.size() != 2) {
        cerr << "    Format error in " << file << ", line " << lc << ": " << line << endl;
        abort();
      }
      AddWordToClassMapping_(dummy[0], dummy[1]);
    }
  }

  void AddWordToClassMapping_(WordID word, WordID cls) {
    if (word2class_map_.size() <= word) {
      word2class_map_.resize((word + 10) * 1.1, kCDEC_UNK);
      assert(word2class_map_.size() > word);
    }
    if(word2class_map_[word] != kCDEC_UNK) {
      cerr << "Multiple classes for symbol " << TD::Convert(word) << endl;
      abort();
    }
    word2class_map_[word] = cls;
  }

  ~KLanguageModelImpl() {
    delete ngram_;
    delete[] dummy_state_;
  }

  int ReserveStateSize() const { return state_size_; }

 private:
  const WordID kCDEC_UNK;
  lm::WordIndex kSOS_;  // <s> - requires special handling.
  lm::WordIndex kEOS_;  // </s>
  Model* ngram_;
  const bool add_sos_eos_; // flag indicating whether the hypergraph produces <s> and </s>
                     // if this is true, FinalTransitionFeatures will "add" <s> and </s>
                     // if false, FinalTransitionFeatures will score anything with the
                     // markers in the right place (i.e., the beginning and end of
                     // the sentence) with 0, and anything else with -100

  int order_;
  int state_size_;
  int unscored_size_offset_;
  int is_complete_offset_;
  int unscored_words_offset_;
  char* dummy_state_;
  vector<const void*> dummy_ants_;
  vector<lm::WordIndex> cdec2klm_map_;
  vector<WordID> word2class_map_;        // if this is a class-based LM, this is the word->class mapping
  TRulePtr dummy_rule_;
};

template <class Model>
KLanguageModel<Model>::KLanguageModel(const string& param) {
  string filename, mapfile, featname;
  bool explicit_markers;
  if (!ParseLMArgs(param, &filename, &mapfile, &explicit_markers, &featname)) {
    abort();
  }
  try {
    pimpl_ = new KLanguageModelImpl<Model>(filename, mapfile, explicit_markers);
  } catch (std::exception &e) {
    std::cerr << e.what() << std::endl;
    abort();
  }
  fid_ = FD::Convert(featname);
  oov_fid_ = FD::Convert(featname+"_OOV");
  cerr << "FID: " << oov_fid_ << endl;
  SetStateSize(pimpl_->ReserveStateSize());
}

template <class Model>
Features KLanguageModel<Model>::features() const {
  return single_feature(fid_);
}

template <class Model>
KLanguageModel<Model>::~KLanguageModel() {
  delete pimpl_;
}

template <class Model>
void KLanguageModel<Model>::TraversalFeaturesImpl(const SentenceMetadata& /* smeta */,
                                          const Hypergraph::Edge& edge,
                                          const vector<const void*>& ant_states,
                                          SparseVector<double>* features,
                                          SparseVector<double>* estimated_features,
                                          void* state) const {
  double est = 0;
  double oovs = 0;
  double est_oovs = 0;
  features->set_value(fid_, pimpl_->LookupWords(*edge.rule_, ant_states, &est, &oovs, &est_oovs, state));
  estimated_features->set_value(fid_, est);
  if (oov_fid_) {
    if (oovs) features->set_value(oov_fid_, oovs);
    if (est_oovs) estimated_features->set_value(oov_fid_, est_oovs);
  }
}

template <class Model>
void KLanguageModel<Model>::FinalTraversalFeatures(const void* ant_state,
                                           SparseVector<double>* features) const {
  double oovs = 0;
  double lm = pimpl_->FinalTraversalCost(ant_state, &oovs);
  features->set_value(fid_, lm);
  if (oov_fid_ && oovs)
    features->set_value(oov_fid_, oovs);
}

template <class Model> boost::shared_ptr<FeatureFunction> CreateModel(const std::string &param) {
  KLanguageModel<Model> *ret = new KLanguageModel<Model>(param);
  ret->Init();
  return boost::shared_ptr<FeatureFunction>(ret);
}

boost::shared_ptr<FeatureFunction> KLanguageModelFactory::Create(std::string param) const {
  using namespace lm::ngram;
  std::string filename, ignored_map;
  bool ignored_markers;
  std::string ignored_featname;
  ParseLMArgs(param, &filename, &ignored_map, &ignored_markers, &ignored_featname);
  ModelType m;
  if (!RecognizeBinary(filename.c_str(), m)) m = HASH_PROBING;

  switch (m) {
    case HASH_PROBING:
      return CreateModel<ProbingModel>(param);
    case TRIE_SORTED:
      return CreateModel<TrieModel>(param);
    case ARRAY_TRIE_SORTED:
      return CreateModel<ArrayTrieModel>(param);
    case QUANT_TRIE_SORTED:
      return CreateModel<QuantTrieModel>(param);
    case QUANT_ARRAY_TRIE_SORTED:
      return CreateModel<QuantArrayTrieModel>(param);
    default:
      UTIL_THROW(util::Exception, "Unrecognized kenlm binary file type " << (unsigned)m);
  }
}

std::string  KLanguageModelFactory::usage(bool params,bool verbose) const {
  return KLanguageModel<lm::ngram::Model>::usage(params, verbose);
}

#endif