[fix] fix runtime context graph

[kaixunhuang0]

修复runtime context graph在使用英文热词时会给每个bpe字词添加“▁”的问题，并且为英文热词设置热词分数时不再乘以token长度。

修复解码过程中热词匹配到一半时失配需要消耗一个token的问题。该问题导致对于“唯品唯品会”无法匹配热词“唯品会”，对于大热词列表以及识别英语情况下影响会比较大，因为这两种情况中更容易进入热词匹配的过程，也就会产生更多的失配，影响正常的热词增强过程。

Librispeech test-other测试集，使用attention rescoring解码应用热词图前后结果，由于runtime context graph方案中是按照词表直接对热词进行bpe分词，所以效果会比python context graph差一些：

method	WER	U-WER	B-WER
baseline	8.77	5.58	36.84
python context graph	7.9	5.61	28.02
old runtime context graph	8.42	5.71	32.19
new runtime context graph	8.14	5.63	30.19

热词列表大小3838，合并了test-other每条数据包含的热词，context score=2.0
热词列表路径：https://github.com/facebookresearch/fbai-speech/tree/main/is21_deep_bias

[robin1001]

IsAlpha(word) && beginning.

for boolean variables, we can directly use the variable.

[robin1001]

can we combine the following logic

      // Matching using '▁' separately for English
      if (end == start + 1 && word[0] == kSpaceSymbol[0]) {
        words->emplace_back(string(kSpaceSymbol));
        beginning = false;
        break;
      }

      if (end == start + 1) {
        ++start;
        no_oov = false;
        LOG(WARNING) << word << " is oov.";
      }