设计一个Python中的类来实现二元语言模型的数据结构， 并完成训练二元语言模型，从二元语言模型中抽样单词以及生成一段给定长度的文本的功能。

以下是一个简单的二元语言模型类的实现：

import random
from collections import defaultdict


class BigramModel:
    def __init__(self):
        self.bigrams = defaultdict(list)
        self.vocab = set()

    def train(self, text):
        words = text.split()
        prev_word = None
        for word in words:
            if prev_word is not None:
                self.bigrams[prev_word].append(word)
            prev_word = word
            self.vocab.add(word)

    def sample(self, start_word=None):
        if start_word is None:
            start_word = random.choice(list(self.vocab))
        sentence = [start_word]
        while True:
            prev_word = sentence[-1]
            next_words = self.bigrams[prev_word]
            if not next_words:
                break
            next_word = random.choice(next_words)
            sentence.append(next_word)
        return ' '.join(sentence)

    def generate_text(self, length):
        sentence = []
        while len(sentence) < length:
            if not sentence:
                start_word = random.choice(list(self.vocab))
                sentence.append(start_word)
            else:
                prev_word = sentence[-1]
                next_words = self.bigrams[prev_word]
                if not next_words:
                    break
                next_word = random.choice(next_words)
                sentence.append(next_word)
        return ' '.join(sentence)

我们可以通过 `train` 方法来训练二元语言模型。该方法将文本分割成单词，并为每个前一个单词建立一个列表，其中包含可能出现在其后面的单词。我们还会跟踪词汇表。

`sample` 方法使用随机选择来从模型中抽样单词。如果未指定起始单词，则从词汇表中随机选择一个单词作为起始单词，并不断生成下一个单词，直到没有更多的后续单词为止。

`generate_text` 方法使用相同的方法，但生成的文本长度固定为给定的长度。

注：这个实现是非常简单的，它只用了一个字典来存储每个前一个单词的后续单词列表，这种方法的缺点是它需要大量的内存，当文本数据集非常大时，我们需要使用更高效的数据结构。