N-gram语言模型什么也没返回。

一种可能的解决方法是检查数据集是否正确载入、预处理和格式化，并确保计算N-gram时没有出错。以下是一个Python示例：

from nltk.lm.preprocessing import padded_everygram_pipeline
from nltk.lm import MLE
from nltk.util import everygrams

# 假设我们有一个文本数据集
text = "This is a sample text for N-gram model."

# 将文本拆分成句子列表（如果是单独的句子集，此部分可省略）
sentences = text.split(". ")

# 使用padded_everygram_pipeline()函数将数据集转换为N-gram序列（这里是2-gram）
train_data, vocab = padded_everygram_pipeline(2, sentences)

# 创建并训练MLE模型
model = MLE(2)
model.fit(train_data, vocab)

# 尝试输入一个非常简单的测试句子
test_sentence = "This is a"
test_bigram = tuple(test_sentence.split())

# 计算概率并输出结果
print(model.score(test_bigram))

如果代码仍然没有返回任何结果，请确保数据集是正确加载并且计算N-gram时没有出错。可能需要检查并修改参数以确保正确性。