Прогнозирование завершения слов=словосочетаний

[Ципихович Эндрю]

здравствуйте прогнозирование- штука тёмная))
но то что под капотом у одного из простых примеров

import nltk # pip install nltk
from nltk.util import ngrams
from collections import defaultdict

# Assume we have a large corpus of text data
with open("i:/replaces/AllDoc.txt", 'r', encoding='utf-8') as f_in:  # исходные файлы
    text_data = f_in.read()


# Create a list of all possible words in the text data
words = text_data.split()

# Build an n-gram model with n=2 (bi-grams)
bigrams = list(ngrams(words, 2))

# Create a frequency distribution of the bi-grams
freq_dist = defaultdict(int)
for bi_gram in bigrams:
    freq_dist[bi_gram[0]] += 1

# Now we can use the frequency distribution to predict the next word based on the current word
current_word = "значительный"
predictions = [word for word, freq in freq_dist.items() if word.startswith(current_word[len(current_word)-1])]

print(predictions)

ни в какие ворота
выдало ответ ['йенах,', 'йод,'] - тушите свет
есть у кого пример кода получше, в датасете закондательство РФ, спасибо