使用python语言，基于N-gram语言模型的句子得分计算 请根据附件给定的语料，计算下述句子N-Gram语言模型的值，为便于计算，设N=2。

首先，我们需要对给定的语料进行处理，将其转换成N-gram模型的形式。在本题中，N=2，即二元语言模型。具体地，我们将每个句子拆成一个个的二元组，每个二元组包含当前单词和下一个单词。例如，对于句子“我 爱 你”，我们可以将其转换为[('<s>', '我'), ('我', '爱'), ('爱', '你'), ('你', '</s>')]，其中<s>表示句子的开始，</s>表示句子的结束。

接下来，我们需要计算每个二元组的概率，并将它们相乘得到整个句子的概率。具体地，我们可以使用以下公式计算一个二元组的概率：

P(w2|w1) = count(w1w2) / count(w1)

其中，count(w1w2)表示在语料库中出现w1w2这个二元组的次数，count(w1)表示在语料库中出现w1这个单词的次数。

在计算整个句子的概率时，我们需要将所有二元组的概率相乘起来，即：

P(sentence) = P('<s>') * P(w2|w1) * P(w3|w2) * ... * P('</s>'|wn)

其中，<s>表示句子的开始，</s>表示句子的结束。

下面是Python代码实现：

import re
from collections import defaultdict

# 读取语料库
with open('corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    corpus = f.read()

# 将语料库转换为N-gram模型的形式
n = 2
words = re.findall(r'\b\w+\b', corpus.lower())
ngrams = [(words[i:i+n], words[i+n]) for i in range(len(words)-n)]

# 统计每个二元组和单词的出现次数
ngram_counts = defaultdict(int)
word_counts = defaultdict(int)
for ng, w in ngrams:
    ngram_counts[(ng[0], ng[1])] += 1
    word_counts[ng[0]] += 1

# 计算句子的概率
sentence = '我 爱 你'
tokens = sentence.lower().split()
p = 1
for i in range(len(tokens)-1):
    count_ngram = ngram_counts.get((tokens[i], tokens[i+1]), 0)
    count_word = word_counts.get(tokens[i], 0)
    p *= count_ngram / count_word
p *= word_counts.get(tokens[-1], 0) / len(words)  # 最后一个单词的概率需要特殊处理
print('句子的概率为:', p)

其中，corpus.txt是给定的语料库文件，我们首先将其读入内存中。接着，我们使用正则表达式将语料库中的单词提取出来，并将其转换为N-gram模型的形式。我们使用defaultdict来统计每个二元组和单词的出现次数。

计算句子的概率时，我们首先将句子拆分为单词，然后逐个计算每个二元组的概率，并将它们相乘起来。最后一个单词的概率需要特殊处理，我们将其出现次数除以整个语料库中单词的总数。最终的结果就是整个句子的概率。