马尔科夫链和隐马尔科夫模型在自然语言处理中的应用

马尔科夫链（Markov Chain）和隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model）是自然语言处理中常用的概率模型。它们被广泛应用于诸如语音识别、文本生成、语言模型和信息提取等任务中。本文将详细介绍马尔科夫链和隐马尔科夫模型的原理，并提供相应的源代码示例。

一、马尔科夫链（Markov Chain）
马尔科夫链是一种离散时间随机过程，具有马尔科夫性质。马尔科夫性质指的是一个事件的发生概率只依赖于它前面发生的有限个事件，而与更早发生的事件无关。在自然语言处理中，马尔科夫链常用于语言模型的建模，用于预测一个给定的单词在某个上下文中出现的概率。

以下是一个简单的马尔科夫链的示例代码：

import random

# 定义马尔科夫链的转移概率矩阵
transition_matrix = {
   
   
    'A': {
   
   'A':