Kenlm语言模型为什么会为不同的单词返回相同的分数？

这种情况通常是由于语言模型的输入数据格式不正确导致的。具体来说，Kenlm语言模型要求输入的句子必须用空格分隔单词，并以空格结尾。

例如，对于输入句子"Hello world"，正确的格式应该是"Hello world "，而不是"Hello world"。如果输入格式不正确，Kenlm语言模型将无法正确解码，并返回相同的分数。

以下是代码示例：

import kenlm

model_path = "path/to/your/language/model"

# 加载语言模型
model = kenlm.Model(model_path)

# 正确的输入格式
sentence = "Hello world "

# 错误的输入格式
wrong_sentence = "Hello world"

# 对正确格式的句子进行解码
score = model.score(sentence)
print(score)

# 对错误格式的句子进行解码，结果与正确格式一致
wrong_score = model.score(wrong_sentence)
print(wrong_score)

需要注意的是，即使输入格式正确，Kenlm语言模型也可能返回相同的分数，这是由于句子之间的相似度过高导致的，此时需要进一步调整语言模型的训练参数。