能否提供一个使用乔利斯基分解方法（Collocation Method）在Python中构建随机场的详细示例代码？

乔利斯基分解法（Collocation Method）通常与词汇搭配（Collocations）相关，而不是用于构建随机场（Conditional Random Field，CRF），因为CRFs主要用于处理序列标注问题，而词汇搭配分析则更多地关注词语间的关联。不过，如果你想在Python中实现一种类似的方式（比如通过n-gram模型来表示词对出现的概率），可以使用NLTK库或其他文本挖掘库来进行简单的一维关联分析。以下是一个简化的示例，展示如何计算两个单词共现的频率：

from nltk import bigrams
from collections import Counter

# 假设你有一个句子列表
sentences = [
    "I love programming in Python",
    "Programming is my favorite hobby",
    "Python is widely used for data analysis"
]

# 将所有句子合并成一个大字符串
text = ' '.join(sentences)

# 使用bigrams生成词对
word_pairs = list(bigrams(text.split()))

# 计算每个词对出现的次数
collocations = Counter(word_pairs)

# 获取最常见的词对（这里是前10个）
most_common_collocations = collocations.most_common(10)

for pair, count in most_common_collocations:
    print(f"{pair[0]} and {pair[1]} appear together {count} times")