综合应用题：《从清华到MIT》词频统计。 从data.txt文件读入一篇文章《从清华到MIT》，用 jieba 库的函数 lcut 的全模式做分词，统计词汇长度为 2 的词出现的次数，输出出现次数最多的前 10 个词汇及其出现次数。

好的，这是一道综合应用题，需要使用 Python 编程语言来实现。下面是实现的代码：

import jieba

# 读取文件内容
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 分词
words = jieba.lcut(content, cut_all=True)

# 统计长度为2的词出现次数
word_count = {}
for word in words:
    if len(word) == 2:
        if word not in word_count:
            word_count[word] = 1
        else:
            word_count[word] += 1

# 输出出现次数最多的前10个词汇及其出现次数
top_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
for word, count in top_words:
    print(word, count)

上述代码中，首先使用 Python 内置的 open 函数读取文件内容，然后使用 jieba 库的 lcut 函数对文章进行分词，使用 for 循环遍历分词结果，统计长度为 2 的词出现次数，将结果保存在字典 word_count 中。最后，使用 sorted 函数对字典中的键值对按照值进行排序，取出前 10 个出现次数最多的词汇，依次输出即可。

需要注意的是，上述代码需要先安装 jieba 库，可以使用 pip install jieba 命令进行安装。