以下はPythonによる核サンプリングの基本的な実装である：

```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)
```

この実装では、nucleus_sampling関数は入力テキストを入力として受け取り、各単語に保持される確率を割り当てることで核サンプリングを適用します。単語が保持される確率はpで与えられ、デフォルトでは0.9に設定されている。単語が保持される場合、保持される確率はpのままであり、そうでない場合は(1-p)/(len(input_words)-1)となる。そして、単語はその確率に基づいてフィルタリングされ、フィルタリングされた単語が連結されて出力テキストとなる。
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.