给定一个文本，使用N-gram模型生成下一个可能出现的单词。


文本: 在这个美丽的夏天里，我喜欢去海边游泳。
使用N-gram模型可以预测给定文本中下一个可能出现的单词，模型根据历史N个单词的出现频率来做预测。以下是一个使用3-gram模型生成下一个单词的示例：

给定文本："在这个美丽的夏天里，我喜欢去海边游泳。"

首先需要将文本拆分成单词序列：["在", "这个", "美丽", "的", "夏天", "里", "，", "我", "喜欢", "去", "海边", "游泳", "。"]

然后使用3-gram模型预测下一个可能出现的单词，即给定前面三个单词的情况下，下一个可能出现的单词是什么。假设预测的N个单词分别是w1, w2, ..., wN，出现频率从大到小排序。

举例：如果我们想要预测 "游泳" 的下一个可能单词，我们可以使用 "海边游泳" 作为前缀来预测。在文本中，出现的3-gram列表为："去海边游泳" 和 "喜欢去海边"。其中，"去海边游泳" 的出现频率最高，因此可以将 "游泳" 作为下一个可能出现的单词。

注意：N-gram模型有时候无法预测未见过的单词，也会受到停用词等因素的影响，因此结果不一定完全准确。