生成一个实现trigram词频统计的程序

非常感谢您的提问。我可以为您提供一些有关 trigram 词频统计程序实现的建议。 首先，您需要一个语料库，可以是任何类型的文本数据集。然后，您需要编写程序读取语料库并将其拆分为一系列三元组（trigrams），并计算它们的频率（即每种 trigram 出现的次数）。 最后，您可以根据需要编写代码来以不同格式和排序方式输出结果，例如将结果存储在文件中或将其显示在控制台窗口中。 希望这些建议能够对您有所帮助。

相关问题

生成实现unigram词频统计 的python代码

以下是生成实现unigram词频统计的Python代码：

text = "Sample text to count unigrams."
tokens = text.split()
freq = {}
for token in tokens:
    if token in freq:
        freq[token] += 1
    else:
        freq[token] = 1

print(freq)

该代码可以统计一个字符串中所有单词的频次，其中 `text` 为待统计的字符串，`freq` 为存储单词频次的字典。该代码只能计算unigram（单个的词），若要计算更高阶的n-gram（如bigram、trigram等），需要进行一些修改。

举一个trigram模型预测句子的例子

假设我们有一个训练集如下：

I like to eat apples
She likes to eat bananas
He likes to eat pears

接下来，我们可以使用Trigram模型来预测一个新的句子，例如：

I like to eat ____

根据Trigram模型，我们可以将它分解为以下三个单元：

- "I like to"
- "like to eat"
- "to eat ____"

然后，我们可以计算每个三元组的概率。例如，对于第一个三元组"I like to"，我们可以计算出它出现的频率为1，因此概率为1/3。同样地，我们可以计算出第二个三元组"like to eat"的概率为1/3，第三个三元组"to eat ____"的概率为1。接下来，我们可以使用这些概率来预测下一个单词。对于句子"I like to eat apples"，Trigram模型会选择单词"apples"作为下一个单词，因为它是最有可能出现在这个位置的单词。