NLTK庫提供了一些工具和函數來壓縮語言模型，主要包括n-gram模型的壓縮和統計信息的壓縮。
from nltk.lm import MLE
from nltk.util import ngrams
# 構建n-gram語言模型
text = [['this', 'is', 'a', 'test'], ['another', 'test']]
n = 2
lm = MLE(n)
for sent in text:
lm.fit([ngrams(sent, n)])
# 壓縮模型
lm.prune(threshold=2)
from nltk import FreqDist
# 統計詞頻信息
text = ['this', 'is', 'a', 'test', 'test', 'test', 'another']
freq_dist = FreqDist(text)
# 壓縮統計信息
freq_dist.compress(2) # 保留出現頻率大于等于2的詞語
通過以上方法，可以使用NLTK庫來壓縮語言模型，從而減少模型的大小并提高性能。
