什么是马尔可夫链在文本生成中的基本原理？	统计单词之间的连接关系，根据当前单词预测下一个单词的概率分布。
频率表（frequency table）在马尔可夫模型中的作用是什么？	记录单词之间的所有连接关系，归一化后得到下一个单词的概率分布。
"采样"（sampling）在语言模型中是什么意思？	根据当前上下文和概率分布选择下一个单词的过程。
马尔可夫在哪一年发表了这个想法？	1906年。
2010年左右，哪些应用使用了n-gram模型进行下一词预测？	SwiftKey和苹果的QuickType。
神经网络在什么时候开始替代表查找方法进行文本预测？	大约2015年，首先是RNN，然后是2017年的Transformer。
如何训练一个简单的马尔可夫文本生成模型？	逐条收集消息，统计单词之间的连接关系，建立频率表。
个性化推荐词的基础是什么？	基于个人的使用模式和语言习惯的统计数据。
将频率表转换为概率分布需要做什么？	对每一行进行归一化处理。
现代语言模型（如Claude）与100年前的马尔可夫模型的主要区别是什么？	现代模型使用神经网络学习函数替代简单的表查找方法。