用python代码实现：编写程序计算trigram模型中句子的条件概率（自行搜集训练语料）。

在自然语言处理中，n-gram模型用于估计文本序列的概率，其中trigram模型指的是考虑前后两个词对当前词的影响。要计算trigram模型中句子的条件概率，你需要首先收集或提供训练数据（在这里我假设我们已经有了一个简单的trigram词汇表和计数器），然后按照以下步骤来编写Python代码：

import collections

# 假设这是我们的训练数据（三元组列表）
training_data = [
    ['I', 'love', 'Python'],
    ['Python', 'is', 'powerful'],
    ['I', 'also', 'like', 'C++'],
    # 更多数据...
]

# 初始化trigram词汇表
trigram_counts = collections.defaultdict(collections.Counter)

# 训练阶段（计算每个性质出现的频率）
for sentence in training_data:
    for i in range(0, len(sentence) - 2):
        trigram = (sentence[i], sentence[i+1], sentence[i+2])
        trigram_counts[trigram][sentence[i+2]] += 1

# 对所有可能的三元组进行规范化（确保概率总和为1）
total_count = sum(trigram_counts.values()) + 1  # 加1是为了避免除以零
for trigram, counts in trigram_counts.items():
    probability_dict = {word: count / total_count for word, count in counts.items()}
    trigram_counts[trigram] = probability_dict

# 用于计算条件概率的函数
def calculate_conditional_probability(previous_word, current_word, vocabulary):
    if previous_word not in vocabulary or current_word not in vocabulary:
        return 0  # 如果找不到前两个单词，概率为0
    else:
        return trigram_counts[(previous_word, current_word)][current_word]

# 示例使用
sentence = "I like Python"
probability = calculate_conditional_probability(sentence[0], sentence, trigram_counts)
print(f"给定'I'和'Python'，下一个单词'like'的概率是: {probability}")

注意，这个例子仅适用于静态文本数据，并未涉及动态训练和实时更新概率。实际应用中，你可能需要读取更大的数据集并进行迭代式学习。