词格原先的整句打分是一份没校准过的启发式 unigram,质量很差。这里内嵌 libime 在用的 kenlm 查询子集,改由它的三元模型 sc.lm 来打路径分。 - engine/ngram 只编 kenlm 的 query / trie-build 路径。不定义 WITH_THREADS, parallel_read.cc 因此退化成串行实现,整个子集零 Boost 依赖。 KENLM_MAX_ORDER=3 必须与建模阶数一致,改它等于读不懂已发布的模型文件。 - ngram::LanguageModel 是唯一 include kenlm 头文件的地方,对外只给出一个纯 std 的头,_HAS_AUTO_PTR_ETC 和 kenlm 的 include 目录都保持 PRIVATE。 - shared_language_model 按资源路径共享一份 mmap。kenlm 的查询是只读的且把 上下文放在调用方的 State 里,所以并发会话不需要额外加锁。 - 模型缺失时 valid() 为假,词格退回原来的启发式打分:整句候选只是变差,不会 停止工作。测试覆盖了缺模型降级与按路径共享。 - 出货的 ARPA 不带 <s>/</s>,所以解码从 null_state() 起算而非 begin_state()。 kenlm 是上游副本,不重排版、不进 clang-format,其 LGPL-2.1+ 与 BSD 例外清单 已补进 THIRD_PARTY_NOTICES.txt。googlepinyinime 那条 Fallback 整句路径不变。
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- 语音:
voice/LICENSE;voice/third_party/miniaudio保留其上游许可。语音模型的来源、版本、许可与 SHA256 见 voice/assets/models/README.md:silero_vad.onnx取自 snakers4/silero-vad v6.2(MIT)。 - 日本语模型发布时必须附带
mozc_dictionary_oss_README.txt。 - 词格整句打分用的三元模型
sc.lm来自 libime(© 2022~2026 CSSlayer,LGPL-2.1-or-later)。它不随词库发布下发,而是由scripts/build-language-model.ps1从language-model/lock.json钉住的上游语料在构建时转换而来;其声明安装为libime-lm-NOTICE.md。
词库数据不在本目录内。它由 product-lock.json 钉住的发布产物在构建时下载,其来源与许可随该发布一同分发;whisper.cpp 与本地推理权重已随专门化一并移除。