2元语言模型的实现

2元语言模型是一种简单的n元语言模型，它假设一个单词出现的概率只与前面一个单词有关。在实现2元语言模型时，我们需要首先对训练数据进行处理，统计每个单词出现的次数以及每个单词后面跟着什么单词的频率。

下面是一个简单的Python实现：

import re
from collections import defaultdict

def preprocess(text):
    # 将文本转换为小写
    text = text.lower()
    # 去除标点符号
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    # 分词
    words = text.split()
    return words

def count_words(words):
    # 统计每个单词出现的次数
    freq = defaultdict(int)
    for word in words:
        freq[word] += 1
    return freq

def count_pairs(words):
    # 统计每个单词后面跟着什么单词的频率
    freq = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
    for i in range(len(words)-1):
        freq[words[i]][words[i+1]] += 1
    return freq

class BigramLanguageModel:
    def __init__(self, text):
        # 预处理文本
        words = preprocess(text)
        # 统计单词和单词对出现的频率
        self.word_count = count_words(words)
        self.pair_count = count_pairs(words)
    
    def predict(self, word):
        # 根据2元模型预测下一个单词
        candidates = self.pair_count[word]
        total = sum(candidates.values())
        probs = {w: c/total for w,c in candidates.items()}
        return probs

这个程序实现了一个简单的2元语言模型，它接受一个文本作为输入，预处理文本并统计单词和单词对出现的频率。预测时，给定一个单词，它返回一个字典，包含该单词后面跟着的单词及其出现的概率。