请 写一个2-gram算法的Python程序,具体要求 构建一段语料 对语料进行分词 计算每个2-gram在语料库中的词频 计算每个2-gram的出现频率 根据2-gram出现的概率,生成下一个词输入一个前缀,生成连续的文本

from collections import defaultdict

# 示例语料库
corpus = "这是一个用于演示2-gram算法的示例句子。它包含了一些重复的单词，比如" \
         "演示、示例和一些。"

# 分词并计算2-grams
def tokenize_igrams(text):
    words = text.split()
    bigrams = [(words[i], words[i + 1]) for i in range(len(words) - 1)]
    return bigrams

def compute_frequencies(bigrams):
    freq_dict = defaultdict(int)
    for gram in bigrams:
        freq_dict[gram] += 1
    return dict(freq_dict)

# 根据频率生成下一个词
def generate_next_word(prefix, frequency_dict):
    candidates = [gram for gram in frequency_dict if gram[0] == prefix]
    if not candidates:
        return None  # 如果没有匹配的前缀，返回None或随便填充一个默认值
    most_common = max(candidates, key=lambda x: frequency_dict[x])
    return most_common[1]

# 主函数
def generate_text(corpus, prefix=""):
    bigrams = tokenize_igrams(corpus)
    frequencies = compute_frequencies(bigrams)

    generated_text = prefix
    while True:
        next_word = generate_next_word(generated_text[-2:], frequencies)
        if next_word is None:
            break
        generated_text += ' ' + next_word

    print("生成的文本:", generated_text)

# 测试生成文本
generate_text(corpus, "这是一")

这个程序首先将给定的语料库分成词，然后构建所有2-grams。接着计算每个2-gram的词频，并根据频率生成下一个词。当用户提供一个前缀时，程序会尝试基于当前的前两个词生成下一个最可能出现的词。

注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要考虑更复杂的概率模型，如拉普拉斯平滑或者其他统计方法来处理罕见的2-grams。此外，对于较长的文本生成，可以采用更复杂的语言模型，如n-gram模型或基于神经网络的语言模型。