本教程介绍了如何使用Python构建马尔可夫链模型，生成具有类似语义的伪随机文本。通过准备文本数据，构建模型并生成伪随机文本，展示了马尔可夫链在自然语言处理中的应用。
马尔可夫链是一种基于概率的数学模型，常用于生成伪随机文本。在本教程中，我们将使用Python来实现基于马尔可夫链的方法，以生成具有类似语义的伪随机文本。
步骤1：准备文本数据
首先，我们需要准备一些文本数据来训练我们的马尔可夫链模型。可以选择任何你感兴趣的文本，比如小说、新闻文章或者电影剧本。在这个示例中，我们将使用莎士比亚的著作《哈姆雷特》作为我们的文本数据。
步骤2：构建马尔可夫链模型
接下来，我们需要构建一个马尔可夫链模型来学习文本数据的概率分布。我们将使用字为单位进行建模，即将每个字视为状态，然后根据前一个字来预测下一个字。
下面是一个简单的Python代码片段，用于构建马尔可夫链模型：
import random
def build_markov_model(text):
markov_model = {
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