马尔可夫链是一种数学模型，常用于模拟系统随时间演变的行为，尤其在自然语言处理中有着广泛应用。具体来说，马尔可夫链通过分析训练文本，确定每个单词后面出现的单词的概率分布，从而利用n-gram统计生成新的英文句子。通过使用N-gram Language Models，我们可以更准确地预测下一个单词的出现概率，生成更加合理的文本。有关n-gram在自然语言处理中的实际应用，你可以参考这里。

生成文本时，模型会随机选择一个起始单词，然后根据其上下文随机选择下一个单词，直到达到预定长度或遇到结束标记。为了提高生成文本的流畅性，可以采用更高级的n-gram模型、平滑技术和上下文敏感的生成策略。如果你对如何使用C语言进行马尔可夫随机文本生成感兴趣，可以查看这篇文章。

然而，尽管这些技术能够改善文本生成的质量，由于马尔可夫链主要依赖局部上下文，生成的文本可能仍然缺乏连贯性和深度。想深入了解马尔可夫链在自然语言处理中的具体应用及其局限性，可以阅读隐马尔可夫自然语言处理简单案例或者Markov Chain简单的马尔可夫链文本生成器源码。这些资源可以为你提供更多技术细节和实战案例，帮助你更好地理解这一技术的应用。