NLG自然语言生成(搜集地内容)
机器学习知识：机器学习中的自然语言生成
机器学习知识：机器学习中的自然语言生成随着人工智能技术的发展，自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）作为机器学习的一个分支，逐渐成为人们关注的焦点，其被广泛应用于文本自动生成、智能客服、翻译系统、智能写作等领域。
本文将从如何理解自然语言生成、其应用场景、产生的挑战以及如何进一步提高自然语言生成的准确性等方面来探讨机器学习中的自然语言生成。
一、什么是自然语言生成？自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）又称为计算机语言生成（Computer Language Generation）或自然语言合成（Natural Language Synthesis），是指让计算机自主或者半自主地生成符合自然语言规则的、可阅读的语言，然后输出给人或自动程序的一种技术。
简单来说，就是让机器根据一定的规则，在不同的场景下生成符合语言习惯的句子。
二、自然语言生成的应用场景自然语言生成是一种强大的技术，在以下几个方面已经得到了广泛的应用：1、智能客服：当用户在进行咨询或求助时，自然语言生成技术可以自主或者半自主地生成与用户问题匹配的答案，较大程度的缓解用户等待过程和增加回答问题的效率。
2、翻译系统：在语言相通的情况下，用户可以使用翻译系统进行跨语言交流。
但是，在现实中很难保证每个人都可以掌握不同语言，而自然语言生成技术可以根据用户输入生成相对应的语言。
3、智能写作：通过分析用户的输入内容，自然语言生成技术可以帮助用户快速生成符合文本习惯的文章，减少了编辑人员的工作量，也提高了后期文章的准确度。
三、自然语言生成的存在挑战虽然自然语言生成技术在翻译、客服领域得到了广泛的应用，但是在实际场景中，自然语言生成技术仍然存在很多挑战，下面列举几点：1、内容缺失问题自然语言生成时，常常会出现内容缺失问题。
在一些特定的场景下，由于输入数据不能够涵盖所有可能，导致输出结果无法完整的呈现，这就增加了模型训练的难度。
自然语言生成计算机理解与生成人类语言
自然语言生成计算机理解与生成人类语言自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）是一项涉及计算机理解和生成人类语言的技术。
它通过将非结构化数据转化为可理解的自然语言文本，使计算机能够以人类可读的方式与人进行交流。
一、计算机理解人类语言计算机理解人类语言的过程可以分为几个关键步骤。
首先，计算机需要接收输入的文本数据。
这些数据可以是用户的口语化查询，也可以是网页上的评论或新闻文章等。
接下来，计算机需要对文本进行预处理和分析。
预处理阶段包括去除无关的标点符号和停用词，对文本进行标记以及进行词法和句法分析。
这些步骤有助于计算机理解句子的结构和意义。
然后，计算机需要进行语义分析，以提取句子的语义信息。
这包括识别主语、谓语、宾语等语法成分，并将它们组合成一种结构化的表达方式。
语义分析还包括识别句子中的命名实体、关键短语和情感倾向等。
最后，计算机将通过这个语义信息生成可以理解的人类语言。
这通常涉及将语义信息转化为句子结构，并填充相应的词汇。
在生成句子时，计算机需要注意语法和语义的合理性，并遵循特定的风格和约定。
二、计算机生成人类语言计算机生成人类语言的过程相对复杂一些。
首先，计算机需要获得生成人类语言所需的信息。
这可以通过训练模型、使用大规模语言数据集和使用先验的知识库等方式来实现。
然后，计算机需要为生成的语言设置上下文和目标。
上下文可以是前面的对话历史、上下文信息或者是特定的任务环境。
目标可以是回答用户的查询、生成新闻报道或撰写科技论文等。
接下来，计算机需要确定生成的语言的结构和风格。
这取决于上下文和目标，并受到语法和语义规则的限制。
为了提高生成语言的质量，计算机还可以利用机器学习和深度学习等技术来优化模型参数。
最后，计算机将生成的结构化信息转化为连贯的自然语言文本。
生成的文本需要符合语法和语义规则，并且要能够与人进行有效的交流和理解。
三、应用领域和挑战自然语言生成技术在多个领域都有广泛的应用。
自然语言生成
自然语言生成自然语言生成（Natural Language Generation，简称NLG）是指由计算机系统生成人类可读的自然语言文本的过程。
它结合了人工智能和自然语言处理技术，旨在使计算机具备像人类一样产生语言的能力。
1. 引言自然语言生成技术近年来快速发展，得到广泛应用。
它的主要目标是通过计算机生成具有语义和语法正确性的文本，从而实现自动化的文本生成。
下文将介绍自然语言生成的基本原理、应用与挑战。
2. 基本原理自然语言生成的基本原理包括语言模型、文本规划、表层实现等。
首先，语言模型是NLG的基础，它通过学习语料库中的统计规律来预测下一个词的出现概率。
接下来，文本规划阶段确定生成文本的结构和内容。
最后，表层实现阶段将生成的文本转化为可以被人类理解的句子。
3. 应用领域自然语言生成在多个领域都有应用。
在智能客服方面，NLG可以自动生成回复用户问题的文本，提高用户体验。
在自动摘要方面，NLG 可以根据一篇文章自动生成概括性的摘要。
在数据可视化方面，NLG 可以将数据转化为易于理解的语言描述。
在教育领域，NLG可以自动生成教学材料，提供个性化的学习支持。
4. 技术挑战尽管自然语言生成技术已经取得了显著进展，但仍然存在一些挑战。
首先，生成的文本需要达到人类的语言表达水平，需要处理语言的多样性和复杂性。
其次，生成的文本应该具备逻辑性和连贯性，需要解决指代消解和上下文理解等问题。
此外，生成的文本应该遵循语法和语义的规则，需要进行错误检测和修正。
5. 发展趋势自然语言生成技术在未来将继续发展。
首先，随着深度学习和神经网络等技术的进步，语言模型的质量将不断提高。
其次，结合知识图谱和语义表示等技术，NLG将能够生成更加准确和丰富的文本。
此外，个性化的自然语言生成将成为发展方向，满足用户对个性化需求的同时提供高质量的生成文本。
6. 结论自然语言生成技术的发展为人类与计算机之间的交流提供了新的方式。
随着技术的不断进步，自然语言生成将在各个领域得到广泛的应用和发展。
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。
人工智能开发中的自然语言生成技术介绍
人工智能开发中的自然语言生成技术介绍自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）是人工智能领域中的一项重要技术，它能够将数据和信息转化为自然语言文本。
随着技术的发展和应用的广泛，NLG已经在多个领域产生了深远的影响。
一、NLG的概述自然语言生成是人工智能领域中的一项核心技术，它涉及到语音合成、机器翻译、问答系统等多个方面。
其基本原理是通过模型学习语言的规则和模式，将输入的数据转化为可读性强的自然语言文本。
二、NLG的应用领域1. 机器翻译机器翻译是NLG的重要应用领域之一。
通过将源语言的文本转化为目标语言的文本，机器翻译可以帮助人们跨越语言障碍，实现跨语言交流。
2. 语音合成语音合成是NLG在语音处理领域的重要应用之一。
通过将文本转化为可听的语音，语音合成技术有助于提高人机交互的体验，例如智能助理、语音导航等。
3. 数据报告生成NLG在数据分析领域也被广泛应用，特别是数据报告生成方面。
通过将数据转化为人类可读的自然语言文本，NLG帮助分析师和业务人员更好地理解和利用数据，支持决策和分析工作。
4. 聊天机器人聊天机器人是NLG在对话系统领域的重要应用之一。
通过学习大量的对话历史和模式，聊天机器人可以与用户进行自然的对话交流，提供信息和服务。
三、NLG的技术基础1. 语言模型语言模型是NLG的基础，它用来学习和捕捉语言中的规则和模式。
现代的语言模型基于深度学习技术，如循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer），通过大量的训练数据来提高模型的性能。
2. 文本规划文本规划是NLG过程中的重要环节，它负责确定生成文本的内容和结构。
文本规划通常基于任务的需求和目标，以及输入数据的特征和上下文信息。
3. 文本生成文本生成是NLG的核心环节，它将经过文本规划得到的内容和结构转化为自然语言的文本。
在文本生成过程中，语言模型和生成算法起到了重要的作用，它们帮助决定生成文本的语法、连贯性和多样性等特征。
人工智能中的自然语言生成技术
人工智能中的自然语言生成技术在当今快速发展的数字时代中，人工智能（AI）已经渐渐地成为了一个热门话题，而其中一个关键技术就是自然语言生成（NLG）。
NLG可以帮助机器理解和生成人类语言并进行高效的通信，已经被广泛应用于各种领域，如智能客服、广告写作和语音识别等。
是时候深入了解一下关于NLG技术的各个方面，其带来的影响和机遇。
一、NLG技术的基本原理自然语言生成（NLG）是一种机器语言处理技术，其主要目标是通过使用AI和计算机技术使计算机系统能够理解和生成自然语言。
这种技术使用自动化技术来生成通用的语言文本内容。
具体而言，NLG技术是建立在自然语言处理技术（NLP）之上的，其目标是让计算机能够自动解析和处理输入的自然语言，然后生成自然、流畅和准确的输出语言。
NLG处理的文本常见包括报告、新闻、说明书、广告和邮件等。
NLG技术的主要基础是一种机器学习技术，通常称为神经网络。
神经网络是一种通过对海量数据进行训练进行学习的算法。
神经网络使用复杂的数学模型和算法，通过多次迭代来训练和优化模型，以使其更准确地学习和理解自然语言。
二、NLG技术的应用领域1. 智能客服：智能客服用于帮助客户在没有人类介入的情况下进行自助式服务和购买。
NLG可以使计算机系统生成人类样式的语音或消息，以帮助客户解决问题。
例如，当一个客户在尝试连接客户服务部门时，他们可以与计算机话语对话，然后计算机会提供响应和解决方案。
2. 报告撰写：对于企业和机构而言，NLG还可以用于生成报告、叙述性文章和其他相关的文档。
NLG可以根据数据、人类指令和其他输入信息生成高质量的文章和报告，以减轻企业和机构工作人员的负担。
3. 营销与广告： NLG技术允许企业和广告市场营销人员自动生成营销和广告文本，这比起传统的广告写作具有更高的效率和准确度。
比如，当公司想要在社交媒体平台上转发一个产品时，NLG可以使计算机自动生成一个简短但有力的概述描述，并带有激励性的购买信息。
Python中的自然语言生成和对话系统
Python中的自然语言生成和对话系统自然语言生成和对话系统是人工智能领域中十分热门的研究方向之一。
随着深度学习技术的不断发展，Python已经成为自然语言生成和对话系统的主流编程语言。
本文将介绍Python中自然语言生成和对话系统的相关知识点，以及如何使用Python构建自然语言生成和对话系统。
一、自然语言生成(NLG)1.1 概述自然语言生成(NLG)是指机器根据特定的输入自动生成符合自然语言语法和语义的文本。
它是NLP(natural language processing)的重要分支，也是人工智能（AI）领域中重要的技术之一。
自然语言生成被广泛应用于智能客服、智能问答、翻译、自动文摘、自动写作等领域。
1.2 Python中的自然语言生成Python中NLTK（Natural Language Toolkit）是处理自然语言文本的重要工具包，提供多种自然语言生成技术，包括模板生成、基于规则生成等。
首先，导入必要的包，我们介绍使用Python中的NLTK实现一个简单的基于规则生成的自然语言生成系统：```pythonimport nltkfrom nltk import CFGfrom nltk.parse.generate import generategrammar = CFG.fromstring("""S -> NP VPVP -> V NP | V NP PPPP -> P NPV -> "saw" | "ate" | "walked"NP -> "John" | "Mary" | "Bob" | Det N | Det N PPDet -> "a" | "an" | "the" | "my"N -> "man" | "dog" | "cat" | "telescope" | "park"P -> "in" | "on" | "by" | "with"""")for sentence in generate(grammar, depth=4):print(' '.join(sentence))```以上代码实现了简单的句子生成器，输出由语法规则和标记集组合而成的句子列表。
人工智能中的自然语言生成
人工智能中的自然语言生成自然语言生成（NLG）是人工智能领域的一个重要分支。
它是指将机器所持有的信息，通过语言的形式表达出来，使得机器能够模拟人类对信息的理解并输出响应。
在人工智能的应用中，自然语言生成技术扮演着越来越重要的角色。
本文将从实际应用、技术原理、现状等几个方面探讨人工智能中的自然语言生成技术。
一、实际应用自然语言生成技术有很多实际应用，其中最为常见的应用是聊天机器人。
随着智能手机和智能音箱的普及，人们对于文本和语音交互的需求越来越大。
聊天机器人通过自然语言生成技术，可以模拟人与人的对话过程，解决用户的问题，提供相关信息等。
如今，聊天机器人已广泛应用于金融、教育、医疗、零售等行业。
此外，自然语言生成技术在智能客服、信息查询、摘要生成、自动新闻写作、智能广告等方面也有广泛的应用。
例如，智能客服可以利用自然语言生成技术，将用户的问题与相应的知识库匹配，为用户提供及时有效的解答；自动新闻写作利用自然语言生成技术，可以将海量的数据转化为可读性强的新闻报道，提高新闻媒体的效率。
二、技术原理自然语言生成技术要实现的核心功能是将机器所持有的信息变成符合自然语言规则的文本。
对于自然语言生成技术的研究来说，最大的困难是如何在人工语言和机器语言之间找到一条有效连接的路径。
目前，常见的自然语言生成技术有两种：基于模板的方法和统计机器翻译（SMT）方法。
基于模板的自然语言生成技术，是指将人类语言转化为模板语言，再将机器触发的信息填写到模板中，生成所需要的语句。
这种方法的好处是可以控制生成的语句质量和语法正确性。
但是，这种方法需要开发大量的模板，而输入信息还需要进行相应的分析，所以耗费的人工成本较高。
SMT方法是指通过收集大量的语料库，使用统计方法来将人类语言转化为机器语言，进而生成语句的过程。
这种方法的好处是不需要手工编写模板，可以自动学习信息并生成对应的语句。
但是，由于语言的表达方式多种多样，所以需要收集大量的数据，并对数据进行清理和剖析。
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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。
（《WAPEDIA》）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 Language Generation》，《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 ATEGOING-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)。