Here is a basic implementation of nucleus sampling in Python:

```python
import random

def nucleus_sampling(input_text, p=0.9):
    input_words = input_text.split()
    prob = [p if random.random() < p else (1-p)/(len(input_words)-1) for word in input_words]
    filtered_words = [word for word, p in zip(input_words, prob) if random.random() < p]
    output_text = ' '.join(filtered_words)
    return output_text

input_text = "This is an example of nucleus sampling."
output_text = nucleus_sampling(input_text)
print(output_text)
```

In this implementation, the nucleus_sampling function takes an input text as input and applies nucleus sampling to it by assigning each word a probability of being kept. The probability of keeping a word is given by p, which is set to 0.9 by default. If a word is kept, its probability of being kept remains p, otherwise it becomes (1-p)/(len(input_words)-1). The words are then filtered based on their probabilities, and the filtered words are concatenated to form the output text.
นี่คือการใช้งานพื้นฐานของการสุ่มตัวอย่างนิวเคลียสใน Python: ```python import Random def nucleus_sampling(input_text, p=0.9): input_words = input_text.split() prob = [p if Random.random() < p else (1- p)/(len(input_words)-1) สำหรับคำใน input_words] filtered_words = [word for word, p ใน zip(input_words, prob) if Random.random() < p] output_text = ' '.join(filtered_words) return output_text input_text = "นี่คือตัวอย่างของการสุ่มตัวอย่างนิวเคลียส" output_text = nucleus_sampling(input_text) print(output_text) ``` ในการใช้งานนี้ ฟังก์ชัน nucleus_sampling จะใช้ข้อความอินพุตเป็นอินพุต และใช้การสุ่มตัวอย่างนิวเคลียสกับข้อความนั้นโดยกำหนดความน่าจะเป็นที่จะถูกเก็บไว้แต่ละคำ ความน่าจะเป็นที่จะรักษาคำนั้นกำหนดโดย p ซึ่งตั้งค่าไว้ที่ 0.9 ตามค่าเริ่มต้น ถ้าคำนั้นถูกเก็บเอาไว้ ความน่าจะเป็นที่จะเก็บคำนั้นยังคงอยู่ p มิฉะนั้นจะกลายเป็น (1-p)/(len(input_words)-1) จากนั้นคำต่างๆ จะถูกกรองตามความน่าจะเป็น และคำที่กรองจะถูกต่อเข้าด้วยกันเพื่อสร้างข้อความเอาต์พุต
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence