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马尔可夫链是一种数学模型，描述一个系统在不同状态间转移的过程。其核心特性是无记忆性：下一状态只依赖于当前状态，与之前的状态无关。
马尔可夫链通过转移概率矩阵描述状态间的转换可能性。矩阵中的每个元素表示从一个状态转移到另一个状态的概率。
二元语法是自然语言处理中的一种基础模型，它假设一个词的出现只依赖于它前面的一个词。例如，当我们看到'我爱'时，模型会预测下一个词是'学习'的可能性。
二元语法通过统计词对出现的频率来计算条件概率。公式为：P(w2|w1)等于词对(w1,w2)的出现次数除以词w1的出现次数。
二元语法可以看作是马尔可夫链在自然语言处理中的具体应用。每个词代表一个状态，词与词之间的转移概率通过统计语料库中的词对频率来计算。
马尔可夫链和二元语法广泛应用于文本生成、语音识别等领域。例如，在文本生成中，模型可以根据前一个词预测下一个词，逐步生成完整的句子。
二元语法仅考虑前一个词，可能忽略更长距离的依赖关系。例如，'我爱学习'中，'学习'不仅依赖于'爱'，也可能与'我'有直接关系。更高级的模型如N-gram、神经网络语言模型可以解决这个问题。