Оптимизация алгоритма разделения с выводом биграмм в Python

У меня проблема с этой функцией разделения. Функция в основном берет строку, например word = 'optimization', определяет ее точки разделения относительно сгенерированного случайного числа и превращает это разбиение в биграммы. Маркер '0' означает конец слова. Рассмотрите слово ниже; левая сторона является входом, и функция должна давать один из всех возможных выходов с одинаковой вероятностью для любого вывода одного и того же слова:

'optimization' = [['op', 'ti'], ['ti', 'mizati'], ['mizati', 'on'], ['on', '0']

Проблема: когда я профилировал все свои функции, эта функция разделения потребляла наибольшее время выполнения (обрабатывала 100 000 слов), но я застрял на ее оптимизации. Мне нужна помощь на данный момент. Также могут быть лучшие способы, но я ограничен своей собственной точкой зрения.

from numpy import mod
import nltk   

def random_Bigramsplitter(word):
    spw = []
    length = len(word)
    rand = random_int(word)  # produce random number in respect to len(word)

    if rand == length:  # probability of not dividing
        return [tuple([word, '0'])]
    else:
        div = mod(rand, (length + 1))  # defining division points by mod operation
        bound = length-div
        spw.append(div)
        while div != 0:
            rand = random_int(word)
            div = mod(rand, (bound + 1))
            bound = bound-div
            spw.append(div)
        result = spw

    b = 0
    points = []
    for x in range(len(result) - 1):  # calculating splitting points in respect to array structure
        b += result[x]
        points.append(b)

    xy = 0
    t = []
    for i in points:
        t.append(word[xy:i])
        xy = i

    if word[xy: len(word)] != '':
        t.append(word[xy: len(word)])

    t.extend('0')
    c = [b for b in nltk.bigrams(t)]

    return c