1）读取单词。通过open函数打开语料文件，循环读取每一行的单词，并去掉单词之间空格字符。读取到的单词存储到一个空白列表中，赋值为word_list。 （2）处理单词。通过for循环标注每个单词的位置标签，并存储到一个空白列表中，赋值为word_list。 （3）统计各个位置状态的出现次数。循环列表word_label的索引和索引对应的值，更新Count_dict、trans_prob和Count_dict三个字典。

对于第一个问题，可以通过以下代码实现：

word_list = []    # 定义空白列表用于存储单词
with open('corpus.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        line = line.strip()    # 去除首尾空格
        words = line.split(' ')    # 分割字符串成为单词列表
        for word in words:
            word_list.append(word)    # 将单词列表添加到空白列表中

对于第二个问题，可以通过以下代码实现：

word_label = []    # 定义空白列表用于存储单词位置标签
for i in range(len(word_list)):
    if i == 0:
        word_label.append('BOS')    # 开头单词标记为BOS
    elif i == len(word_list) - 1:
        word_label.append('EOS')    # 结尾单词标记为EOS
    else:
        word_label.append('MID')    # 其它单词标记为MID

对于第三个问题，可以通过以下代码实现：

Count_dict = {}    # 定义空白字典用于存储单个位置状态的出现次数
trans_prob = {}    # 定义空白字典用于存储位置状态转移的概率
for i in range(len(word_label)):
    label = word_label[i]
    Count_dict[label] = Count_dict.get(label, 0) + 1    # 统计单个位置状态的出现次数
    if i > 0:
        trans_prob[(word_label[i-1], label)] = trans_prob.get((word_label[i-1], label), 0) + 1    # 统计位置状态转移的概率