素材テキストを小片に分け、頻度と前後の連接関係から遷移確率を作り、重み付きランダムで文章を伸ばし、**前処理（前選択）／後処理（後選択）**で狙いの文体に整えています。
何をしているか（一般化）
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断片化
文字 or 語の n-gram に分割（日本語なら分かち書きは任意）。 -
統計化
出現回数（頻度）と隣接ペア（連接）をカウント＝遷移表を作成。 -
生成（確率的連結）
直前の断片に“つながりやすい”候補を重み付き乱択で選び、ランダムウォーク的に文を伸長。 -
制御（ルール）
文頭/文末トークン、最大長、同語連続の禁止、句読点比率などで暴走や破綻を抑制。 -
前選択／後選択
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前選択：テーマに合う素材側の絞り込み（出典や語彙を偏らせる）。
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後選択：出力フィルタ（禁則語、品詞・語尾パターン、句読点整形、スコア閾値）で仕上げ。
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技法名の言い換え
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マルコフ連鎖テキスト生成（n-gram 言語モデル）
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連接表＋重み付きサンプリングによる確率的再配列
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ヒューリスティックな前処理／後処理による品質制御
要するに、「頻度×連接」をコアに、乱択で並べ直し、ルールで体裁を整える――これが一般的な骨格です。
