此段Python代码通过抓取网页文章并进行分析，从而实现生成新的文章。该技术的原理基于概率统计的文本分析方法。
具体流程大致为：从网页中抓取文本数据，然后通过BeautifulSoup库进行内容解析。接着，运用ngram模型对文章进行分词并统计词语频率。由于文章生成主要依赖于马尔可夫模型，因此采用了2-gram技术，以计算一个单词出现在另一个单词后的概率。最终，基于马尔可夫模型的分析结果，程序能够生成新的文章。
在这个过程中，首先会构建一个词汇字典，其中键为文章现的所有词语，而值则是另一个字典，记录了直接接续在键后出现的词语及其出现的频率。这个函数正是ngram模型的应用体现。而retrieveRandomWord(wordList)函数则依据传入的词语列表及其频率字典，根据统计出的概率随机生成一个新的词语，体现了马尔可夫模型的思想。
执行此程序将生成一篇长度为100的文章。由于只是对一篇文章进行抓取和分析统计，生成的文章可能会出现语法混乱的情况。如果能够抓取并分析更多的英文文章，且数据集足够庞大，那么生成的文章的语法准确度将会有显著提高。
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