ngram
整句候选的打分模型。kenlm/ 是 kpu/kenlm 查询子集的上游副本（提交号见 ../UPSTREAM.md），language_model.h 是引擎唯一看得到的接口。
引擎其余部分不 include 任何 kenlm 头文件：language_model.cpp 是唯一的那个翻译单元，kenlm 的 include 目录和它需要的 _HAS_AUTO_PTR_ETC 因此都能保持 PRIVATE。
用法
#include "engine/ngram/language_model.h"
const auto &model = ngram::shared_language_model(paths.resource(assets::language_model));
if (!model.valid())
{
// 模型缺失不是错误，调用方按没有模型处理（词格会退回按词频的启发式打分）。
}
ngram::State state = model.null_state(), next;
const float score = model.score(state, "你好", next); // log10 概率
几个容易踩的点：
- 从
null_state()起算，不要用begin_state()。 出货的sc.lm是从一份不带<s>/</s>的 ARPA 建的，句首上下文只会带进一个模型没有任何 n-gram 的词。 - 分数是 log10，和词格原先那套自然对数的启发式不能混着加。
- 未登录词按
unknown_penalty()罚分，默认log10(1/6e7) ≈ -7.78，与 libime 的DEFAULT_LANGUAGE_MODEL_UNKNOWN_PROBABILITY_PENALTY取同一个值。换这个数等于整体重调未登录词相对已登录词的代价。 shared_language_model()按路径共享实例。sc.lm有 34 MB，全拼和双拼两本词典各载一份是白白多映射一遍；kenlm 的查询全是只读的，共享实例可以被多个线程同时用。
重新生成语言模型
出货的 sc.lm 由 libime 的 lm_sc.arpa 转换而来，转换工具就是 kenlm 自带的 build_binary，默认不构建。平时不必手工做这件事：scripts/build-language-model.ps1 会按 language-model/lock.json 下载语料、转换、两头校验摘要，打完整包时自动被调用（见 ../../language-model/README.md）。
要手工跑一遍，或者调转换参数时：
# 本目录可以单独 configure，不必为 engine 依赖的 SQLite 拉起 vcpkg
cmake -S engine/ngram -B build-tool -DMETASEQUOIA_IME_BUILD_NGRAM_TOOLS=ON
cmake --build build-tool --config Release --target metasequoia_ime_build_binary
./build-tool/Release/metasequoia_ime_build_binary -s -a 22 -q 4 trie lm_sc.arpa sc.lm
改了参数就要同步改 language-model/lock.json 里的 build.flags 和 output.sha256，否则构建脚本会拿新产物去对旧摘要而报错。
-q 4 -a 22 与 lm::ngram::QuantArrayTrieModel 是一一对应的：改了参数就要改 language_model.cpp 里的 using Model，否则载入时抛 FormatLoadException。-s 对应 config.sentence_marker_missing = lm::SILENT，因为这份 ARPA 没有句首句尾标记。
KENLM_MAX_ORDER=3 必须与建模时的阶数一致，改它等于让运行时读不懂已经发布的模型文件。