自然語言處理有兩種基本的方法：基於規則和基於統計。
馬爾可夫統計模型在自然語言處理中被廣泛的應用。馬爾可夫鏈
由俄國數學家馬爾可夫提出，利用條件概率對語言建立數學模型，
最初馬爾可夫用它分析普希金的詩。
我寫了個玩具程序，它將一階馬爾可夫鏈和基於規則的一些方法
結合來實現機器生成中文句子。我把寫的13篇博客修改了一下，
主要是刪掉博文中包含的代碼部分，並進行了手工分詞。將這13
篇修改後的博文作爲程序的語料庫。
程序使用的主要數據結構是圖和hash表。我用圖表示詞和其後綴
的關係。爲方便查找，將圖的節點嵌入到hash表中，實際上這個
圖就是個級聯的hash表。
我定義了幾個符號作爲句子結束的標誌：
const char *const sentence_end = "。！？；：.;:?!";
而且在統計博文中的詞時，標記那些可以作爲句子開頭的詞。
程序在生成中文句子時只能把這些詞作爲句子的開始和結束。所
以程序並不是完全基於統計的。
下面是由程序生成的句子，每一行是一句：
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我在我的機器上一般不是普通意義上的漂亮。
我學習數學主要依據如下理論：
程序員要在多種簡單中進行權衡，影響了其他程序的下載地址：
程序員就是好飛機。
下面的代碼，所以太大的會溢出。
下面的代碼是數組索引，不贅述了。
two-way算法主要依據CriticalFactorization理論，則在一個程序對算法的一種改進。
two-way是2.93G，她是指除了作一些運算以外沒有明顯差異，收入還是那麼糗。
空間複雜度都是程序設計過程中不同部分常用的gcc擴展。
空間複雜度都是O(n)，右子樹的高度至多遞歸40次，編譯時加-DCOLL_PRINT選項打開此選項速度得到明顯的提升。
第三個是一維模式匹配的形式化定義相似，所以纔有：
第三個是黑節點；
這只是避免CPU佔用率。
這就是找到最合理的設計策略。
那麼(u,v)是對節點的旋轉次數。
代碼參考了：
代碼實現，只是對各文件的操作。
程序使用的主要依據如下：
程序對代碼實現。
第二個是監測目錄停止：
第二個是一種改進。
使用new和其後綴。
使用我的CPU佔用率的近似值。
在《編程珠璣》中看到效果。
在這一層意義上是黑色；
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該玩具程序有許多不足之處：
沒有正確處理文章中的符號和英文；
只能處理UTF-8編碼；
語料庫太小，程序趨於生成原句；
其他一些bug；
代碼有點多，不貼了。
