Text completion 的算法设计通常基于语言模型和统计学的原理。下面是一种常见的 Text completion 算法设计思路：

  1. 数据准备：收集大量的文本数据作为训练集，可以是书籍、新闻文章、维基百科等，确保训练集的语言范围广泛。

  2. 语言模型训练：使用训练集来训练一个语言模型，常见的语言模型有 N-gram、循环神经网络 (RNN) 或者变种的长短时记忆网络 (LSTM)。

  3. 文本分割：将待完成的文本根据缺失的部分进行分割，分解为多个文本段落或单词。

  4. 上下文获取：根据待完成文本的上下文，确定需要预测的单词或者短语。根据上下文的不同，可以选择预测单个单词或者多个单词。

  5. 候选词生成：根据预测的位置和上下文，采用不同的策略生成候选词列表。一种常见的策略是基于已知的上下文信息，选择最有可能的词汇作为候选。

  6. 概率计算：使用训练好的语言模型和生成的候选词列表，计算每个候选词出现的概率。根据概率大小，排序候选词。

  7. 完形填空：选择得分最高的候选词作为文本的补全。

  需要注意的是，Text completion 的算法设计可以根据具体的需求和场景进行调整和优化。另外，语言模型的性能、训练数据的质量以及候选词的生成策略等因素都会影响算法的准确性和可靠性。因此，在实际应用中，需要综合考虑这些因素来设计合适的 Text completion 算法。