自然语言生成（NLG）技术是一种人工智能技术，旨在将计算机理解的结构化信息转换为自然语言文本，使得生成的文本具有自然、连贯和准确的表达。
自然语言生成技术是自然语言处理（NLP）的重要组成部分，其核心目的是降低人类与机器之间的沟通障碍，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式[^1^]。这种技术在多个应用场景中得到了广泛使用，如机器翻译、文本摘要、智能客服等[^2^]。自然语言生成的任务可以是简单的，如自动回复邮件；也可以是复杂的，如编写新闻文章或生成故事[^3^]。
随着深度学习技术的广泛应用，自然语言生成技术取得了显著进步。特别是预训练语言模型如BERT和GPT，通过在大规模语料库上预训练，学习丰富的语言知识和语义表达能力，再经过微调，实现各种具体的自然语言生成任务[^4^]。这些模型不仅提高了生成文本的质量，还拓展了应用范围，如自动写作新闻、聊天机器人、商业报告生成等[^5^]。
自然语言生成技术从早期的基于规则和模板的方法，发展到现代的基于统计和深度学习的方法[^3^]。传统的基于规则方法虽然简单直观，但表达能力有限，难以应对复杂多变的语言场景。而基于统计的方法通过语料库学习词语间的概率分布，能生成更自然流畅的文本，但存在模型复杂度高和训练数据需求大的问题[^5^]。
总的来说，自然语言生成技术通过将非语言数据转换为人类语言，降低了人机之间的沟通障碍，并在多个领域实现了实际应用。未来，随着技术的不断进步，自然语言生成将在智能化和自动化方面发挥更重要的作用。
自然语言生成技术是如何工作的？
自然语言生成技术的工作原理包括内容确定、文本结构、句子聚合、语法化、参考表达式生成和语言实现等几个关键步骤。以下将介绍自然语言生成技术如何通过这些步骤将结构化信息转换为自然语言文本：
- 内容确定：在这一阶段，NLG系统需要决定哪些信息应该被包含在正在构建的文本中，因为数据往往包含比所需更多的信息[^1^]。
- 文本结构：确定传达的信息后，NLG系统需要合理地组织文本的顺序[^1^]。例如，报道一场篮球比赛时，会优先表达“什么时间”“什么地点”“哪两支球队”，然后描述“比赛的概况”，最后呈现“比赛的结局”。
- 句子聚合：也称为微观规划，这个过程选择每个句子的表达方式和词语。多个相关信息可以聚合成一个更流畅、易读的句子[^1^][^2^]。
- 语法化：在句子内容确定后，通过加入连接词将其组织成自然语言。这一步骤确保报告遵循正确的语法形式、拼写和标点符号[^2^]。
- 参考表达式生成：此步骤与语法化相似，但重点是识别内容的领域并使用该领域的词汇，而不是其他领域的词汇[^1^]。
- 语言实现：最后一步是将确定的单词和短语组合起来，形成一个结构良好、完整的句子[^1^][^2^]。
总的来说，通过这些步骤，自然语言生成技术能够将计算机理解的结构化信息转化为人类易于理解的自然语言文本，从而在教育、医疗、商业等多个领域实现广泛应用[^3^][^4^]。未来，自然语言生成技术将继续朝着个性化生成、跨语言生成和情感色彩生成等方向发展，为人们的生活和工作带来更多便利和可能性[^4^][^5^]。
