用python写一个能适应复杂情况的n-gram模型语言处理模型

以下是一个使用Python实现的n-gram模型语言处理模型的示例：

import random
from collections import defaultdict

class NgramLanguageModel:
    def __init__(self, n):
        self.n = n
        self.ngrams = defaultdict(list)
        self.start_symbols = []
        
    def train(self, corpus):
        # 构建n-gram字典
        for sentence in corpus:
            tokens = sentence.split()
            if len(tokens) < self.n:
                continue
            for i in range(len(tokens) - self.n + 1):
                ngram = tuple(tokens[i:i+self.n])
                if i == 0:
                    self.start_symbols.append(ngram)
                self.ngrams[ngram[:-1]].append(ngram[-1])
        
    def generate_sentence(self, max_length=20):
        # 随机选择一个起始n-gram
        current_ngram = random.choice(self.start_symbols)
        sentence = list(current_ngram)
        
        while len(sentence) < max_length:
            if current_ngram in self.ngrams:
                next_word = random.choice(self.ngrams[current_ngram])
                sentence.append(next_word)
                current_ngram = tuple(sentence[-self.n:])
            else:
                break
                
        return ' '.join(sentence)

# 示例用法
corpus = [
    "I am happy",
    "You are sad",
    "She is happy",
    "He is sad"
]

ngram_model = NgramLanguageModel(n=2)
ngram_model.train(corpus)

generated_sentence = ngram_model.generate_sentence()
print(generated_sentence)

在这个示例中，我们首先定义了一个NgramLanguageModel类，用于训练和生成n-gram语言模型。n参数指定了n-gram的n值。train方法用于训练语言模型，它接受一个语料库作为输入，并构建n-gram字典。generate_sentence方法用于生成一个句子，它从起始n-gram开始，根据已训练的模型选择下一个单词，直到达到指定的最大长度或无法继续生成。

在示例用法中，我们使用了一个简单的语料库，并训练了一个二元模型（2-gram）。然后，我们使用训练好的模型生成一个句子并打印出来。

你可以根据需要调整n-gram的值，以适应不同的语言处理任务和语料库