我在Glades-ML机器学习库中实现了一个二元组（2-gram）n元组特征，通过为文本预测添加一个新的`predict_string`方法，对`bayes.cpp`中的朴素贝叶斯分类器进行了增强。该特征对文本数据进行处理，构建n元组概率，并根据上下文预测下一个单词。我将其与加州大学欧文分校（UCI）的情感数据集（包含100个句子）进行了集成，创建了一个以逗号分隔的`amazon_subset.txt`文件用于测试。我编写了一个单元测试（`bayes-test.cpp`）来验证预测功能，使用Google测试框架（gtest）成功实现了预测输出（“quality”）。该库在Linux（Ubuntu）系统上通过`cmake ..; make -j1; make install`命令进行构建和安装，并且可以通过在`glades-ml/build/unit-tests/`目录下手动运行`./tests --gtest_filter=BayesTest.NtuplePrediction`来通过测试。我在`NTUPLES_SETUP.md`文件中记录了设置过程，包括ShmeaDB依赖项的安装、数据集的准备以及测试说明。