NLG自然语言生成(搜集的内容)
会话层的三个功能
会话层的三个功能会话层是机器人系统中重要的组成部分，它负责处理用户的输入和输出，并提供一系列功能来实现高效的交互。
在本文中，我们将讨论会话层的三个主要功能：自然语言理解、对话管理和自然语言生成。
一、自然语言理解自然语言理解（Natural Language Understanding，简称NLU）是会话层的核心功能之一。
它负责将用户的自然语言输入转化为机器可以理解和处理的形式。
NLU的关键任务包括词法分析、句法分析和语义理解。
通过词法分析，NLU可以将用户输入的语句分解为单词或短语，消除冗余信息。
句法分析则可以分析句子的结构和成分之间的关系，从而更好地理解用户意图。
最后，语义理解可以帮助机器理解用户的语义，进一步准确解读用户的需求。
二、对话管理对话管理（Dialog Management）是会话层的另一个关键功能，它通过设计合理的对话策略来管理和控制对话的进行。
对话管理的目标是实现有效的对话流程，确保机器能够根据用户的输入做出合适的回应。
在对话管理过程中，机器需要根据用户的意图和上下文信息来选择合适的回答，并在必要时提出合适的问题以获取更多的信息。
对话管理通常采用状态机或者基于规则的方法来实现，也可以结合机器学习技术来优化对话策略。
三、自然语言生成自然语言生成（Natural Language Generation，简称NLG）是会话层的最后一个功能，它负责将机器生成的信息转化为自然语言的形式输出给用户。
NLG的关键任务包括生成合适的句子结构、选择适当的词汇和表达方式，以及考虑语境和用户偏好。
通过NLG，机器可以将复杂的计算结果、系统提示或者回答转化为用户可以理解和接受的语言形式，提供更好的用户体验。
会话层的三个功能：自然语言理解、对话管理和自然语言生成，共同构成了机器人系统中重要的交互环节。
通过自然语言理解，机器可以理解用户的意图和需求；通过对话管理，机器可以合理地组织和控制对话流程；通过自然语言生成，机器可以将复杂的信息转化为用户友好的自然语言输出。
人工智能在语言处理中的应用：自然语言理解与生成
人工智能在语言处理中的应用：自然语言理解与生成人工智能在语言处理中的应用已经成为现代科技领域的一个重要分支，特别是在自然语言理解和生成方面，其应用影响深远且日益广泛。
首先，自然语言理解（NLU）是人工智能关键的一个领域，涉及计算机如何理解和处理人类语言。
通过机器学习和深度学习技术，研究人员已经能够训练模型来识别语言中的词汇、语法结构、语义含义以及上下文信息。
这些模型不仅能够简单地识别单词和短语，还可以理解复杂的句子和段落，从而实现更高级的语言理解任务，如情感分析、语义搜索和问答系统。
其次，自然语言生成（NLG）是另一个重要的应用领域，它涉及如何让计算机生成符合人类语言习惯的文本。
NLG技术可以应用于各种场景，包括自动摘要生成、机器翻译、对话系统和创作内容等。
通过深度学习模型，特别是生成对抗网络（GAN）和递归神经网络（RNN）等结构，研究人员能够训练模型来自动编写新闻报道、生成艺术作品，甚至是编写代码注释。
这些技术的发展使得人工智能在语言处理领域的应用更加普及和成熟。
企业和研究机构正在积极探索如何将这些技术应用于现实世界中，以提高工作效率、改善用户体验，甚至创造全新的商业模式。
然而，尽管取得了显著进展，自然语言理解和生成仍面临诸多挑战，如语言的多义性、文化差异和个性化表达的复杂性等。
未来的研究方向包括进一步提升模型的准确性和泛化能力，加强对上下文的理解和推理能力，以及实现更加智能化和人性化的语言交互。
总之，人工智能在自然语言理解和生成领域的应用，不仅在技术上推动了语言处理的前沿，也深刻影响了我们日常生活和工作的方方面面。
随着技术的不断进步和应用场景的扩展，可以预见，人工智能将继续在语言处理领域发挥重要作用，为我们创造更加智能和便捷的未来。
conversation用法总结
Conversation用法总结1. 概述Conversation是一种人与机器之间进行对话的方式，它允许用户提出问题或发表陈述，并从机器中获取有关特定主题的信息。
在人工智能领域，Conversation被广泛应用于各种任务，如聊天机器人、智能助手和客服系统等。
通过理解和生成自然语言，Conversation使得机器能够模拟人类对话，为用户提供个性化的服务和支持。
2. Conversation的重要观点2.1 自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）自然语言理解是Conversation中的重要环节，它涉及将用户输入的自然语言文本转换为可理解和处理的形式。
NLU技术通常包括词法分析、句法分析、语义分析等子任务，旨在从文本中提取出关键信息，并确定用户意图和上下文。
2.2 对话管理（Dialog Management）对话管理是Conversation中的关键组成部分，它负责根据用户输入和系统状态来决定如何生成回复。
对话管理涉及到对上下文进行建模和维护，以便能够正确地响应用户，并采取适当的行动。
常用的对话管理方法包括基于规则、基于有限状态机和基于强化学习的方法。
2.3 自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）自然语言生成是Conversation中的另一个重要环节，它负责将机器生成的信息转换为自然语言文本，以便向用户传达回复。
NLG技术通常涉及到文本生成、语音合成等任务，旨在产生流畅、连贯且符合语法规则的输出。
2.4 多轮对话（Multi-turn Conversation）多轮对话是Conversation中常见的场景之一，它涉及到用户和机器之间进行多次交互来完成一个任务。
在多轮对话中，对话管理起着至关重要的作用，需要能够正确地理解上下文、处理用户意图并生成合适的回复。
2.5 评估与优化（Evaluation and Optimization）评估与优化是Conversation系统开发过程中必不可少的一环。
你应该知道的29个人工智能术语
你应该知道的29个人工智能术语探索人工智能（AI）感觉就像进入了一个由混淆的技术术语和荒谬的术语组成的迷宫。
难怪即使是熟悉人工智能的人也会发现自己在困惑中挠头。
本文创建了一个全面的人工智能词汇表，为您提供必要的知识。
从人工智能本身到机器学习和数据挖掘，我们将用简单明了的语言解码所有重要的人工智能术语。
无论你是好奇的初学者还是人工智能爱好者，了解以下人工智能概念将使你对人工智能的有深入的了解。
1.算法（Algorithm）算法是机器为解决问题或完成任务而遵循的一组指令或规则。
2.人工智能（Artificial Intelligence）人工智能是机器模仿人类智能并执行通常与智能体相关的任务的能力。
3.人工通用智能（Artificial General Intelligence）AGI，又称强人工智能，是一种具有与人类相似的高级智能能力的人工智能。
虽然人工通用智能曾经主要是一个理论概念和丰富的研究场所，但许多人工智能开发人员现在相信，人类将在未来十年的某个时候达到AGI。
4.反向传播（Backpropagation）反向传播是神经网络用来提高精度和性能的一种算法。
它的工作原理是计算输出中的误差，通过网络将其传播回来，并调整连接的权重和偏差以获得更好的结果。
5.偏差（Bias）人工智能偏差是指一个模型比其他模型更频繁地做出某些预测的趋势。
偏差可能是由于模型的训练数据或其固有假设造成的。
6.大数据（Big Data）大数据是一个术语，用于描述太大或太复杂而无法使用传统方法处理的数据集。
它涉及分析大量信息，以提取有价值的见解和模式，从而改进决策。
7.聊天机器人（Chatbot）聊天机器人是一种可以通过文本或语音命令模拟与人类用户对话的程序。
聊天机器人可以理解并生成类似人类的响应，使其成为客户服务应用程序的强大工具。
8.认知计算（Cognitive Computing）认知计算是一个人工智能领域，专注于开发模仿人类认知能力的系统，如感知、学习、推理和解决问题。
自然语言生成
自然语言生成自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在使计算机系统能够以自然语言的形式生成文本或语音输出，从而与人类用户进行自然的对话和交流。
这项技术正在不断发展和应用于各种领域，如机器翻译、智能助理、自动摘要、智能问答系统等。
一、NLG的概念和原理自然语言生成是人工智能领域的一个研究分支，其主要目标是将计算机生成的信息转化为自然语言，使得计算机系统能够以文本或语音的形式与人类用户进行交流。
NLG的研究领域涉及自然语言处理、机器学习、计算语言学等多个学科。
NLG的原理主要包括以下几个步骤：1.数据分析和处理：NLG系统首先需要对输入的数据进行分析和处理，包括数据清洗、特征提取等操作。
2.语言模板设计：设计语言模板用于生成文本或语音输出。
语言模板通常是预先定义的模板或规则，根据输入数据的不同进行相应的填充和调整。
3.句子生成：基于语言模板和输入数据，NLG系统会生成符合语法规则的句子。
生成句子的过程中，还可以根据一些语言风格或约束条件进行调整和优化。
4.句子连接和整合：NLG系统会将生成的句子进行连接和整合，生成连贯的文本或语音输出。
这一步骤通常涉及到一些语言表达的连贯性和一致性的处理。
5.输出生成：最后，NLG系统会将生成的文本或语音输出给用户，实现与用户的交流和对话。
二、NLG的应用领域1.机器翻译：NLG技术在机器翻译领域有着广泛的应用。
通过分析源语言的文本并生成目标语言的文本，实现跨语言的翻译任务。
NLG在机器翻译中的应用不仅提高了翻译质量，还大大提升了翻译效率。
2.智能助理：NLG技术可以应用于智能助理系统，使得助理系统能够以自然语言与用户进行对话和交流。
智能助理可以回答用户的问题、提供相关信息，并执行一些指定的任务，如发送邮件、预约餐厅等。
3.自动摘要：NLG技术可以用于自动摘要系统，根据输入的文本生成摘要信息。
人工智能自然语言生成技术的工作原理
人工智能自然语言生成技术的工作原理人工智能自然语言生成技术（NLG）是近年来快速发展的一项技术，它利用大量的文本数据、自然语言处理、机器学习等技术手段，自动生成符合语法规则、具有可读性和可理解性的自然语言文本，能够为文本编写、翻译、摘要、新闻生成等领域提供有效的解决方案。
本文将从自然语言生成技术的基本原理、自然语言处理算法、语法生成模型等方面介绍人工智能自然语言生成技术的工作原理。
一、基本原理自然语言生成技术的核心问题是如何将计算机输入的数据信息通过自然语言的形式呈现出来。
自然语言是一种人与人之间进行交流的语言形式，它具有语法规则、语义含义和上下文的联系等要素，因此，自然语言生成技术需要将这些要素纳入考虑，通过算法实现人工智能化地生成自然语言文本。
自然语言生成技术的基本原理包括三个方面：输入的数据信息，语法和上下文信息，生成的自然语言文本。
它们的关系如下：输入的数据信息是指计算机需要呈现的信息，这些信息是从计算机知识库、网络数据、图像、声音等多种媒介获取的。
输入的数据信息需要经过自然语言处理算法的预处理，去除噪声化、停止词等不必要的信息。
语法和上下文信息是自然语言生成的重要要素，语法规则是自然语言文本的基础，它可以确保自然语言文本的可读性和合法性。
上下文信息是指文本的背景关联，时态、主语、动词等要素都可以根据上下文关系来确定。
生成的自然语言文本是计算机输出的结果，它需要符合语法规则、有合理的语法结构和上下文语境连贯，能够被人类理解。
自然语言生成技术需要考虑生成文本的格式、结构、流畅度、自然度等要素，使其具有优秀的阅读体验。
二、自然语言处理算法自然语言生成技术离不开自然语言处理算法，自然语言处理技术是指对计算机语言进行分析处理的技术，包括词性标注、句法分析、语义分析等多种算法。
自然语言处理算法是自然语言生成技术中的核心，主要负责将计算机输入的信息进行处理，通过加工后的信息传递给自然语言生成模型。
1. 词性标注词性标注是将自然语言中的每个单词进行标注，标注它们相应的词性。
基于时间序列的自然语言生成技术研究
基于时间序列的自然语言生成技术研究第一章：引言自然语言生成（Natural Language Generation， NLG）是人工智能领域的核心研究方向，其目标是将计算机生成的信息转化成自然语言的形式，便于人类的理解和交流。
时间序列数据是一种常见的数据形式，包括气象数据、股票价格、人类语音以及手写字体等。
时间序列自然语言生成技术（Time Series Natural Language Generation，TSNLG）是将时间序列数据转化成自然语言形式的一种自然语言生成技术。
本文将对基于时间序列的自然语言生成技术进行研究。
第二章：相关工作时间序列自然语言生成技术受到近年来人工智能技术的广泛应用和发展的影响，在学术界和工业界也得到广泛的关注和研究。
早期的文献将时间序列数据转化成基于模板的自然语言形式，例如描述股票数据的句子：“股价在今天上涨2%”。
随着深度学习技术的发展，更加复杂、灵活和准确的TSNLG算法出现。
Perra等人提出了一种用于描述网站用途的TSNLG方法，该方法通过卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和长短记忆网络（Long Short-Term Memory， LSTM）实现信息转化，使TSNLG 的准确率提高了多个百分点。
第三章：TSNLG技术3.1 时间序列数据的分析在TSNLG技术中，时间序列数据的预处理是非常重要的一步。
时间序列数据通常是由连续的时间点组成的向量，向量的每个元素表示对应时间的变量的取值。
对于非平稳的时间序列数据，需要进行差分或者对数转换等处理方式将其平稳化处理。
随着数据样本的增加，需要使用自回归模型等方法进行特征提取，以更好地描述数据。
3.2 自然语言生成模型自然语言生成模型是TSNLG技术的核心，其中最常用的模型是循环神经网络（Recurrent Neural Network， RNN）。
RNN模型能够在输入时间步长的情况下生成与输入数据相关的自然语言文字。
人工智能生成类型
人工智能生成类型【原创版】目录1.人工智能生成类型的定义与分类2.人工智能生成类型的应用领域3.人工智能生成类型的优缺点4.我国在人工智能生成类型领域的发展现状与展望正文随着科技的快速发展，人工智能技术已经逐渐渗透到各个领域。
其中，人工智能生成类型是一个重要的研究方向。
本文将从人工智能生成类型的定义与分类、应用领域、优缺点以及我国在该领域的发展现状与展望等方面进行介绍。
一、人工智能生成类型的定义与分类人工智能生成类型是指通过计算机程序生成文本、图像、音频、视频等数据的技术。
根据生成的数据类型，可以分为自然语言生成（NLG）、图像生成（IG）、音频生成（ASG）和视频生成（VGS）等。
二、人工智能生成类型的应用领域1.自然语言生成：在智能客服、智能写作助手、自动摘要、机器翻译等领域有着广泛应用。
2.图像生成：主要应用于计算机视觉、图像识别、自动驾驶等领域。
3.音频生成：广泛应用于智能音响、语音识别、音频编辑等领域。
4.视频生成：在影视制作、视频监控、安防领域等方面有着广泛的应用。
三、人工智能生成类型的优缺点优点：1.提高生产效率：人工智能生成类型可以实现自动化生产，大幅度提高生产效率。
2.降低人力成本：通过人工智能技术，可以减少人力投入，降低企业运营成本。
3.创新体验：人工智能生成类型可以为用户提供全新的体验，如虚拟主播、智能客服等。
缺点：1.质量参差不齐：由于生成的数据来自于算法，质量可能不如人工创作。
2.侵犯知识产权：部分生成内容可能涉及侵权，引发知识产权纠纷。
3.难以完全替代人工：在某些领域，人工智能生成类型尚不能完全替代人工创作。
四、我国在人工智能生成类型领域的发展现状与展望我国在人工智能生成类型领域取得了一定的成果，如百度的文心一言、腾讯的幻象生成等。
然而，与国际先进水平相比，我国在该领域仍存在一定差距。
展望未来，我国应加大投入，加强人才培养和技术研发，推动人工智能生成类型领域的快速发展。
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1 自然语言生成自然语言生成是人工智能和计算语言学的分支，它的重点在于建成一个计算机系统，这个系统能生成用英语或其他人类语言表示的可理解文本，它的输入是一些非语言表示的信息，它会利用相关的语言知识和领域知识来自动地生成文件，报告，说明，帮助信息，以及其它类型的文本。
（《buiding natrual language generation systems》）。
1.1 自然语言生成与自然语言理解事实上，自然语言生成是自然语言处理的一部分，自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分：自然语言理解是需要消除输入语句的歧义来产生机器表示语言，而自然语言生成的工作过程与自然语言理解相反，即它是从抽象的概念层次开始，决定如何用语言来表示这个抽象的概念，通过选择并执行一定的语义和语法规则生成文本。
（《自然语言生成综述》）自然语言处理，即实现人机间自然语言通信，或实现自然语言理解和自然语言生成是十分困难的。
（ambiguity）。
例如，一个中文文本从形式上看是由汉字（包括标点符号等）组成的一个字符串。
由字可组成词，由词可组成词组，由词组可组成句子，进而由一些句子组成段、节、章、篇。
无论在上述的各种层次：字（符）、词、词组、句子、段，……还是在下一层次向上一层次转变中都存在着歧义和多义现象，即形式上一样的一段字符串，在不同的场景或不同的语境下，可以理解成不同的词串、词组串等，并有不同的意义。
一般情况下，它们中的大多数都是可以根据相应的语境和场景的规定而得到解决的。
也就是说，从总体上说，并不存在歧义。
这也就是我们平时并不感到自然语言歧义，和能用自然语言进行正确交流的原因。
但是一方面，我们也看到，为了消解歧义，是需要极其大量的知识和进行推理的。
如何将这些知识较完整地加以收集和整理出来；又如何找到合适的形式，将它们存入计算机系统中去；以及如何有效地利用它们来消除歧义，都是工作量极大且十分困难的工作。
这不是少数人短时期内可以完成的，还有待长期的、系统的工作。
以上说的是一个中文文本或一个汉字（含标点符号等）串可能有多个含义。
它是自然语言理解中的主要困难和障碍。
反过来，一个相同或相近的意义同样可以用多个中文文本或多个汉字串来表示，所以一个中文文本或一个汉字（含标点符号等）串可能有多个含义同样也是自然语言生成的主要困难和障碍。
（《》）因此，自然语言的形式（字符串）与其意义之间是一种多对多的关系。
其实这也正是自然语言的魅力所在。
从自然语言理解的角度看，我们必须消除歧义，即要把带有潜在歧义的自然语言输入转换成某种无歧义的计算机内部表示。
而从自然语言生成的角度看，我们也要消除歧义，从抽象概念生成符合语义，语法，语用的无歧义文本，所以不论从哪方面看，自然语言的魅力都给我们带来了巨大的困难。
历史上对自然语言理解研究得较多，而对自然语言生成研究得较少。
但这种状况近年来已有所改变。
1.2 自然语言生成的研究从20世纪40年代算起，自然语言处理的研究已经接近有70年的历史，而自然语言生成正是在自然语言处理的发展中逐渐清晰化的其中一个部分，大概兴起于70年代早期，在1983年~1993年这十年期间，自然语言生成的研究取得了令人瞩目的成就。
自然语言生成迄今已走过了近四十年的历程，在这段时间里，从事该领域研究的专家们不断提出新的理论和方法，设计出新的生成模型，使语言生成的研究不断取得新的进展。
目前语言生成的研究侧重于以下几个方面：在特定的语法理论框架内更加广泛深入地处理语言现象，如 :生成系统。
"在同一语法环境下生成多语言，例如英国大学的多语种生成系统（包括英语、德语、）日语、法语、荷兰语、西班牙语），上海交通大学的多语言天气预报发布系统。
面向实际应用的开发，如国内有北京交通大学和北京颐和园的导游系统、中国科技大学的机器人足球现场解说系统以及人机接口等；国外的有英国大学所设计的在线文件剪接系统。
"在生成过程中对所要表达的信息进行语义和句法方面的聚合亦是目前研究重点之一。
当前语言生成的研究方向主要是在语言表示形式、信息内容规划以及语言生成模型等方面。
自然语言生成的研究将继续在诸多语言学科、计算机领域和其他学科的通力协作下获得新的成果。
（《自然语言生成综述》）2 自然语言生成的内容传统来说，自然语言生成的任务大致分为两个个部分：内容选择，即“应该表达什么”；以及内容表示，即“怎样去表达”。
但随着自然语言生成的发展，我们还应解决一个问题，那就是“为什么要用这种方式表达？”，所以提出了更为标准的自然语言生成结构，它由三部分构成：内容（文本）规划（也称宏观规划），句子规划（微观规划）和句子实现。
标准自然语言生成结构见图1：（《Natural Language Generation》）图1：自然语言标准生成结构事实上还没有一个已实现的自然语言生成器完全的体现了图1中所有的模块，目前试验性的尝试来完成这一结构的自然语言生成器有 ERMA (Clippinger 1974)和PAULINE (Hovy 1988) 。
而大多数的自然语言生成器在不同的安排下只包含这一结构中的某些阶段而已，如Reiter (1994) 和 De Smedt, Horacek, and Zock(1995)。
（《Natural Language Generation》）2.1 自然语言生成体系结构下面对自然语言生成体系结构的三个基本模块进行介绍。
（《自然语言生成综述》，《Natrual Language Gneration:Requirment for construction》，《Natural LanguageGeneration》，《Microplanning with Communicative Intentions:The SPUD System》）2.1.1 内容规划内容规划的任务主要包括内容确定和结构构造两个方面。
内容确定的功能是决定生成的文本应该表示什么样的问题，而结构构造则是完成对已确定内容的结构描述，即用一定的结构将所要表达的内容组织起来，并决定这些内容块是怎样按照修辞方法互相联系起来的，以便更加符合阅读和理解的习惯。
通俗讲，就是输入是一个或多个交互目标，像[DESCRIBE HOUSE-15] 或[MOTIV A TEGOING-ON-V ACATION-12]之类的这种抽象的概念，经过内容规划，输出通常会是树结构，或者是一个有着更加详细的内容命题的列表，这些命题会用像“and”,“therefore”,“however”这样的连接词连接起来。
当然，每个命题都包含着一个单子句所应该包含的信息。
比如初始目标是[DESCRIBE HOUSE-15]，那么它被简单扩展后应该是像[GENERATE HOUSE-IDENTIFIER] [GENERA TE ADDRESS] [INTRODUCE FLOORPLAN] [ELABORA TE [GENERATE GROUND-FLOOR] “and”[GENERATETOP-FLOOR] “and” [GENERATE BASEMENT]] 这样的。
2.1.2 句子规划通常，内容规划并没有完全指定输出文本的内容和结构，句子规划的任务就是进一步明确定义规划文本的细节，具体包括选词（Lexicalization）、优化聚合（Aggregation）、指代表达式生成（Referring Expression Generation）等工作。
选词模块：在应用中，特定信息必须根据上下文环境、交互目标和实际因素（如人的知识背景或作强调等特定处理）用词或短语来表示。
选择特定的词、语法结构以表示规划文本的信息意味着对规划文本进行消息映射。
有时只用一种选词方法用来表示信息或信息片段，在多数系统中允许有多种选词方法。
优化聚合模块：为了能够消除句子间的冗余信息，增加可读性以及能从子句构造更复杂的句子，在句子规划中应用了聚合技术，通常按照粒度区分有句子、词汇、语义、修辞和概念等聚合。
即决定内容规划输出的结构怎样才能映射到像句子和段落那样的语言结构。
聚合就是使用修改，联合短语，以及其它语言结构等方法来将信息打包到较少的句子中（当然这可能会使得这些句子反映的信息更为复杂一些），聚合依赖一些应用操作，这些操作的作用是会检测将要表达的信息之间的联系，比如，有的信息会重复指向共同的参与者（如Doe is a patient，DOE is a female），这样就要组织相关材料信息到一个嵌套的语义结构了（得到Doe is a female patient）。
指代表达式生成：决定什么样的表达式，句子或词汇应该被用来指代特定的实体或对象。
在实现选词和聚合之后，对指代表达式生成的工作来说，就是让句子的表达更具语言色彩，对已经描述的对象进行指代以增加文本的可读性。
句子规划的输出是文本描述（Text Specification），但其仍然不是最终输出文本，仍有句法、词法等特征需进一步处理。
一般文本描述的层次结构仍然对应于逻辑结构，需经过文本实现系统实现逻辑结构向物理结构（段落章节）的映射，才能最终生成文本。
也就是说，句子规划的基本任务涵括确定句子边界，组织材料内部的每一句话，规划句子交叉引用和其它的回指情况，选择合适的词汇或段落来表达内容，确定时态，模式，以及其它的句法参数等，即通过句子规划，理想化的输出应该是一个子句集列表，且每一个子句都应该有较为完善的句法规则。
但是事实上，自然语言是有很多歧义性和多义性的，各个对象之间大范围的交叉联系等情况，也就造成了句子规划是一个很难的任务，这点很多做过相关实验的学者都已经指出过。
针对句子规划的许多子任务，如果要一起很好的完成是不容易的，所以有一种考虑是，单独，或者只着重考虑其中几个子任务，这样的研究也是早已存在。
相比之下，现在已经较少人研究完成所有句子规划子任务的了。
2.1.3 句子实现句子实现主要包括语言实现和结构实现两部分，具体地讲就是将经句子规划后的文本描述映射至由文字、标点符号和结构注解信息组成的表层文本。
生成算法首先按主谓宾的形式进行语法分析，并决定动词的时态和形态，再完成遍历输出。
其中，结构实现完成结构注解信息至文本实际段落、章节等结构的映射；语言实现完成将短语描述映射到实际表层的句子或句子片段。
3 SPUD系统基础了解了自然语言生成的大致过程，应该看到，句子规划问题是比较复杂又为重要的。
句子规划就像一个装满特殊任务的包一样，而这些任务又各自调用它们自己的表示方法和算法，所以比如像选词，聚合，指代表达式生成这些任务都是用系统的而又复杂的方法进行交互作用。
但是这些交互也给集成异构的句子规划进程带来了挑战。
（《Microplanning with Communicative Intentions:The SPUD System》）相对的，也有考虑对句子规划使用统一方法的研究，而不是像上面所描述的那种集成异构，如SPUD(Stone et al., 2003)。