写一段python代码n-gram

以下是一个简单的示例，演示了如何使用n-gram模型来生成文本：

import random

# 构建n-gram模型
def build_ngram_model(corpus, n):
    ngram_model = {}
    for sentence in corpus:
        words = sentence.split()
        for i in range(len(words)-n+1):
            ngram = ' '.join(words[i:i+n-1])
            next_word = words[i+n-1]
            if ngram in ngram_model:
                ngram_model[ngram].append(next_word)
            else:
                ngram_model[ngram] = [next_word]
    return ngram_model

# 根据n-gram模型生成文本
def generate_text(ngram_model, n, length):
    current_ngram = random.choice(list(ngram_model.keys()))
    generated_text = current_ngram
    for _ in range(length-n+1):
        if current_ngram in ngram_model:
            next_word = random.choice(ngram_model[current_ngram])
            generated_text += ' ' + next_word
            current_ngram = ' '.join(generated_text.split()[-n+1:])
        else:
            break
    return generated_text

# 示例用法
corpus = [
    "I am happy",
    "You are sad",
    "He is angry",
    "She is tired"
]
ngram_model = build_ngram_model(corpus, 2)
generated_text = generate_text(ngram_model, 2, 10)
print(generated_text)

这段代码首先定义了一个`build_ngram_model`函数，用于构建n-gram模型。然后定义了一个`generate_text`函数，用于根据n-gram模型生成文本。最后，给出了一个示例用法，使用一个简单的语料库构建了一个2-gram模型，并生成了一段长度为10的文本。