自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是一种计算机科学和人工智能领域的分支，它涉及设计和构建能够理解、解释、生成和与人类使用的自然语言交互的系统。在文本生成这一特定任务上，NLP技术使得机器能够基于给定的输入或者上下文信息，自动生成新的、连贯且有意义的文本输出。
例如，在实际应用中，文本生成可以涵盖以下场景：
- 摘要生成：从长篇文章中提取关键信息，生成简洁的摘要。
- 新闻写作：根据事实数据自动撰写新闻报道。
- 对话系统：智能聊天机器人生成对用户问题或陈述的回应。
- 故事创作：依据既定的主题或情节元素创建故事线。
- 翻译后编辑：机器翻译之后，通过生成技术改进翻译的质量和流畅度。
- 代码文档注释：根据编程代码的内容生成相应的文档说明。
这些技术通常基于深度学习模型，如循环神经网络（RNNs）、长短时记忆网络（LSTM）、变分自编码器（VAEs）、transformer架构（如GPT系列模型）等，它们经过大量训练数据的学习，具备了生成高质量文本的能力。
