马尔可夫假设 “为啥更好”

大白话讲马尔可夫假设 “为啥更好”，核心是 “砍断长依赖，让计算变简单，还能凑合有用” ，分三步说：

1. 先吐槽 “原来的方法” 多烂

之前 “以字为单位” 的方法，要算 “第 n 个字的概率，得看前面所有字”，组合爆炸，电脑根本算不动（比如句子长点，要统计的情况指数级增长，直接卡死 ）。

2. 马尔可夫假设干了啥？

它说：“别管前面所有字了！第 n 个字的概率，只看前面‘有限几个字’就行” 。
比如公式里 P(wₙ|w₁…wₙ₋₁) ≈ P(wₙ|wₙ₋₃, wₙ₋₂, wₙ₋₁) ，意思是 “算第 n 个字的概率，只看前面 3 个（也可以是 1 个、2 个，看情况）字的影响”，砍断了 “前面所有字” 的依赖链！

3. 好在哪？（对比原来的方法）

• 计算量暴降：不用统计 “前面所有字的组合”，只看 “最近几个”，电脑能算得动了！
• 还能凑合有用：虽然简化了，但语言里 “最近的几个词影响最大”（比如 “今天天气” 后面，“不错” 的概率，主要受 “天气” 影响，更早的 “今” 影响小 ），所以简化后结果还凑合能用。

举例子感受一下

原来算 “今天天气不错”，以字为单位得看：
P(今)*P(天|今)*P(天|今天)*P(气|今天天)*P(不|今天天气)*P(错|今天天气不)

用马尔可夫假设（比如只看前面 2 个字），可能简化成：
P(今)*P(天|今)*P(天|今天)*P(气|天天)*P(不|天气)*P(错|气不)

明显统计量少了，计算简单了，还能抓住主要依赖关系 ！

总结：马尔可夫假设是 “偷懒但聪明的方法”—— 砍断没必要的长依赖，让计算从 “不可能完成” 变成 “能完成”，还保留了 “最近几个词的关键影响”，所以比原来的方法好～