概述
【问题描述】
有一种基于马尔可夫链（Markov Chain）算法的随机文本生成方法，它利用任何一个现有的某种语言的文本（如一本英文小说），可以构造出由这个文本中的语言使用情况而形成的统计模型，并通过该模型生成的随机文本将具有与原文本类似的统计性质（即具有类似写作风格）。
该算法的基本原理是将输入看成是由一些互相重叠的短语构成的序列，其将每个短语分割为两个部分：一部分是由多个词构成的前缀，另一部分是只包含一个词的后缀。在生成文本时依据原文本的统计性质（即前缀确定的情况下，得到所有可能的后缀），随机地选择某前缀后面的特定后缀。在此，假设前缀长度为两个单词，则马尔可夫链（Markov Chain）随机文本生成算法如下：
设w1和w2为文本的前两个词
输出w1和w2
循环：
随机地选出w3，它是原文本中w1w2为前缀的后缀中的一个
输出w3
w1 = w2
w2 = w3
重复循环
下面将通过一个例子来说明该算法原理，假设有一个原文如下：
Show your flowcharts and conceal your tables and I will be mystified. Show your tables and your flowcharts will be obvious.
下面是上述
最后
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