对于以下文本，生成一个1-gram、2-gram和3-gram语言模型，并计算给定测试句子的困惑度（perplexity）。


文本：
"GPT是一种自然语言处理技术，由Belle group研发。它使用了深度学习方法，能够生成高质量的自然语言文本。"
测试句子：
"自然语言处理是GPT的核心领域之一。"
1-gram Language Model:
{"GPT": 1, "是": 1, "一种": 1, "自然语言处理技术": 1, "由": 1, "Belle": 1, "group": 1, "研发": 1, "它": 1, "使用": 1, "了": 1, "深度学习方法": 1, "能够": 1, "生成": 1, "高质量的": 1, "自然语言文本": 1}

2-gram Language Model:
{"GPT 是": 1, "是 一种": 1, "一种 自然语言处理技术": 1, "自然语言处理技术 由": 1, "由 Belle": 1, "Belle group": 1, "group 研发": 1, "研发 它": 1, "它 使用": 1, "使用 了": 1, "了 深度学习方法": 1, "深度学习方法 能够": 1, "能够 生成": 1, "生成 高质量的": 1, "高质量的 自然语言文本": 1}

3-gram Language Model:
{"GPT 是 一种": 1, "是 一种 自然语言处理技术": 1, "一种 自然语言处理技术 由": 1, "自然语言处理技术 由 Belle": 1, "由 Belle group": 1, "Belle group 研发": 1, "group 研发 它": 1, "研发 它 使用": 1, "它 使用 了": 1, "使用 了 深度学习方法": 1, "了 深度学习方法 能够": 1, "深度学习方法 能够 生成": 1, "能够 生成 高质量的": 1, "生成 高质量的 自然语言文本": 1}

测试句子的困惑度（perplexity）计算:
P(自然语言处理是GPT的核心领域之一) = P(自然语言处理|GPT) * P(是|GPT 自然语言处理) * P(GPT|一种 是) * P(的|是 一种) * P(核心领域之一|一种 的)

使用1-gram模型:
P(自然语言处理是GPT的核心领域之一) = (1/16) * (1/1) * (1/16) * (0/1) * (0/1) = 0

使用2-gram模型:
P(自然语言处理是GPT的核心领域之一) = (0/1) * (0/1) * (1/1) * (0/1) * (0/1) = 0

使用3-gram模型:
P(自然语言处理是GPT的核心领域之一) = (0/1) * (0/1) * (0/1) * (0/1) * (0/1) = 0

由于测试句子中有多个1-gram、2-gram和3-gram模型中未包含的词汇，没有出现在训练语料库中，因此概率为0。测试句子的困惑度为无穷大。