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。
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。
自然语言生成的技术和应用
自然语言生成的技术和应用自然语言生成（Natural Language Generation，简称NLG）是指计算机自主地生成自然语言文本的技术。
随着人工智能技术的不断发展，自然语言生成技术也越来越成熟，应用领域也越来越广泛。
本文将从技术原理、应用领域、发展趋势三个方面来介绍自然语言生成技术以及其应用。
一、技术原理自然语言生成的技术原理主要涉及统计学、语言学和计算机科学。
具体可以分为以下几个步骤：1.分析输入的数据：分析输入的数据，包括文本和非文本信息，识别其中的重要信息和需要传达的信息。
2.形成意图：在分析完输入的数据后，根据用户需求和计算机程序所具备的知识，生成表示用户意图的结构化数据。
3.组织输出语言：根据所生成的结构化数据，进行语言组织，生成符合语法和语义规则的文本。
4.生成自然语言文本：将组织好的语言输出为自然语言文本，需要考虑文本的表达效果、自然度和易读性等。
二、应用领域自然语言生成技术的应用领域非常广泛，以下是一些代表性的应用：1.机器翻译：自然语言生成技术作为机器翻译的核心技术之一，可以将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。
2.智能客服：自然语言生成技术可以为客服机器人提供语音合成、文本输出等功能，实现人机对话。
3.智能写作：通过自然语言生成技术，用户可以自动生成各种文档、报告、新闻稿等文本内容。
4.自动摘要：将一篇文章的主要内容提取出来，生成总结性的摘要，并进行适当的语言处理。
5.虚拟人物：自然语言生成技术可以创造虚拟人物，为其赋能自由对话等能力，实现更加真实的虚拟人物体验。
三、发展趋势随着自然语言生成技术的不断发展，其发展趋势也逐渐清晰。
1.个性化输出：自然语言生成技术将越来越多地考虑用户需求和用户特点，输出更符合用户口味的文本内容。
2.多模态输出：未来，自然语言生成技术将能够结合视觉、语音等多模态数据，实现更加丰富、立体的文本输出。
3.语境感知：自然语言生成技术将会更加精细地理解语境，根据不同语境生成更加富有表现力的文本。
人工智能的自然语言生成能力
人工智能的自然语言生成能力随着科学技术的进步和智能化水平的提高，人工智能（AI）在许多领域展示了巨大的潜力。
其中之一便是自然语言生成能力（NLG），也就是AI能够通过算法和模型生成与人类语言相似的自然语言。
本文将探讨人工智能的自然语言生成能力的现状、应用以及未来发展的前景。
一、人工智能的自然语言生成能力概述自然语言生成是人工智能领域中的一个重要研究方向，其目的是使机器能够像人类一样能够理解和生成自然语言。
在过去几十年里，研究者们通过构建各种模型和算法，不断提升人工智能的自然语言生成能力。
目前，人工智能的自然语言生成技术已经被广泛应用于机器翻译、智能客服、智能写作等领域。
二、人工智能自然语言生成技术的应用领域1. 机器翻译：人工智能的自然语言生成能力在机器翻译中扮演着重要角色。
通过深度学习等技术，机器能够将一种语言的文本转化为另一种语言的文本，实现不同语言之间的自动翻译。
这一技术已经在许多翻译软件和在线平台中得到广泛应用。
2. 智能客服：人工智能的自然语言生成能力使得智能客服系统可以与用户进行自然交流。
通过自然语言理解和生成技术，机器能够理解用户的问题并生成合适的回答。
越来越多的企业在客服领域采用智能客服系统，提高了客户服务的效率和质量。
3. 智能写作：人工智能的自然语言生成能力也被应用于智能写作领域。
通过模型训练和算法生成，机器可以自动生成文章、新闻报道等文本。
这一技术在新闻媒体、广告创意等领域有着广泛的应用前景。
三、人工智能自然语言生成技术的挑战和未来发展虽然人工智能的自然语言生成能力已经取得了巨大的进展，但仍面临一些挑战。
其中之一是生成的语言流畅度和准确性，如何让机器生成的文本更加自然、准确地表达意思是一个重要的问题。
此外，如何让机器具备真正的创造性，能够产生富有想象力和创新性的文本，也是研究者们亟待解决的问题。
未来，人工智能自然语言生成技术有着广阔的发展前景。
随着深度学习和神经网络等技术的不断进步，人工智能的自然语言生成能力将更加强大。
自然语言生成模型
自然语言生成模型自然语言生成模型（NaturalLanguageGeneration），简称 NLG，是一种使计算机自动生成与人类语言相关的信息的技术。
这种新兴的研究领域，通过可以从机器学习技术中获得的洞察，可以为机器人、虚拟语音助手、搜索引擎、地理信息系统等应用提供有用的信息。
NLG是一种复杂的技术，它使用许多AI技术来处理非结构性数据，并将其转换为合乎逻辑的文字或句子。
通常，NLG系统由一系列模块组成，包括语料库、模型训练、句法分析和语言生成模块。
语料库是NLG系统的基础，其中包括大量句子、文档或其他信息，例如新闻报道、博客、聊天记录等，这些信息可以帮助系统获得有关语言使用的经验。
接下来，系统将对这些信息进行训练，以形成模型，并提取概念和语法规则。
句法分析是NLG系统的第二个部分，它涉及计算机分析句子结构，然后转换成机器可以使用的格式，这种格式被称为句法分析树parse tree）。
凭借句法分析树，系统可以理解句子的内容，并为语言生成模块确定可能的各种句子结构。
最后，语言生成模块会将句法分析树转换成完整的句子结构。
该模块通常使用一种合成算法，例如短语结构算法、模板算法或混合算法，以确定从句法分析树中可以提取的句子的结构和各种其他句子元素。
NLG可以用来生成各种类型的自然语言文本，例如报告、新闻报道、短信文字、推特信息和其他类型的文字资源。
它也被用来改善AI助手的应答，并生成针对特定主题的内容。
此外，NLG还能够实现一些复杂的功能，例如从已有的结构数据或地理信息数据中构建系统的信息，以及生成更加有趣和多样化的虚拟对话。
NLG技术也为社交媒体内容产生提供了新的可能性。
它可以用来创建自动更新内容，给人们通过社交媒体分享自动生成的信息，自动生成文章，发布推文，并与拥有共同兴趣的人群分享内容，以及增强文字聊天机器人的回应。
NLG技术在过去十年里发展迅速，现在正在被许多公司用于实现其商业目标。
它可以帮助公司将大量的数据简化为易于理解的文字形式，从而提高其产品的竞争力。
计算机辅助语言学中的自然语言生成技术研究
计算机辅助语言学中的自然语言生成技术研究自然语言生成技术（Natural Language Generation，简称NLG）是语言计算领域的一个重要分支。
它的主要目的是通过代码编写，实现计算机生成自然语言的过程。
作为人工智能领域中的一项关键技术，自然语言生成技术在智能客服、广告营销、新闻编写、智能翻译等领域中的应用已经逐渐得到了广泛的应用。
与人类的语言表达模式一样，自然语言生成技术也有着非常多的具体应用模型。
其中较为常见的主要包括文本摘要、自动问答、句子生成、文本翻译以及对话转化等。
其中，文本摘要技术是指将一段或多段文章转化为简短凝练的文字摘要，去掉细节并保留核心信息。
这项技术广泛存在于医学、新闻、法律等行业中，可以自动生成新闻报道、学术论文摘要等重要的文本信息。
另外自动问答技术可以将用户提出的问题转化为自然语言的问答形式，然后通过计算机反馈答案，这是便捷高效的知识获取方式。
相较于搜索引擎的结果与筛选，自动问答系统更加的便捷与及时。
在自然语言生成技术中，不同的模型有着不同的实现方式。
在句子生成技术中，一个常见的模型是条件语言模型（Conditional Language Model，简称CLM），它是以条件动态变化为基础的一种语言模型。
那么一旦为一个训练完整的神经网络输入一个条件，CLM就可以根据语境和条件生成一句话，如机器写作、翻译等方向。
这也是许多AI生成的文章或评论中出现的一个模型。
与CLM不同，一种更加高级的句子生成技术是递归神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN），这种神经网络在语言数据训练过程中，往往会使用循环层来实现在语句中含有远距离依赖的信息。
例如，在一篇自然语言文本中，前提和结论肯定会相互影响，而在RNN中，正是这种循环结构来使得这种联动关系得以体现。
还有一种生成技术是基于模板的自然语言生成技术，该技术与之前提到的基于神经网络的自然语言生成技术有所不同，它主要是将自然语言文本生成部分的过程定义为一个模板匹配操作。
自然语言处理和自然语言生成的应用
自然语言处理和自然语言生成的应用近年来，随着技术的发展，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）和自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）在许多领域应用得越来越广泛，包括智能客服、机器翻译、语音识别、情感分析等等。
本文将阐述这些技术的应用及其潜力。
一、智能客服随着智能客服的普及，越来越多的企业开始使用自然语言处理技术来解决客户与客服人员之间的沟通问题。
在过去，客户需要通过繁琐的电话操作、等待漫长的邮件回复等方式来获得帮助，但现在，智能客服可以帮助客户快速地解决问题。
自然语言处理技术可以帮助机器理解客户的意图和需求，从而提供更加精准的答案和建议。
此外，智能客服还可以进行自然语言生成，利用机器学习算法和语言模型生成更加贴近客户需求的回应。
二、机器翻译在全球化的背景下，机器翻译已经成为一个必要的技术。
随着机器翻译技术的发展，人们对翻译质量的要求也越来越高。
自然语言处理技术可以帮助机器更加准确地理解原文，并生成更加通顺自然的译文。
此外，机器翻译技术还可以结合传统的计算机辅助翻译（Computer-Assisted Translation, CAT）技术。
CAT技术可以帮助翻译人员在翻译过程中更加高效地使用机器翻译和人工翻译相结合的方式，提高翻译效率。
三、语音识别语音识别技术是指将人类声音转化为计算机能够理解的文字。
该技术广泛应用于许多领域，如语音助手、智能家居、智能客服等。
自然语言处理技术可以帮助提高语音识别的准确率，并解决多语言语音识别的问题。
通过自然语言处理技术，语音识别系统可以更好地理解不同的口音和语调，识别人们说话的意图和需求，并更好地与用户进行交互。
在未来，随着语音识别技术的不断发展，其在智能交互和可穿戴设备上的应用也将迎来更多机会。
四、情感分析情感分析是指对人类语言和文字的情感或情绪进行分析和处理的技术。
该技术广泛应用于舆情监测、广告分析、客户体验等方面。
人工智能的自然语言生成
人工智能的自然语言生成在人工智能领域，自然语言生成是一个非常重要的研究方向。
这种技术可以帮助计算机系统更好地理解和表达人类语言，与人类进行交流和沟通。
本文将从什么是自然语言生成、自然语言生成的原理和技术以及未来的发展三个方面来探讨人工智能的自然语言生成。
一、什么是自然语言生成自然语言生成（Natural Language Generation，简称NLG）是人工智能领域的一种技术，其目的是使用计算机程序生成自然、流畅、易于理解的语言，使人与计算机之间的交流更加自然和高效。
在自然语言生成中，计算机需要借助语言学知识、句法结构、语义分析等技术，从原始数据中提取信息并将其转化为自然语言。
例如，将表格中的数据转化成自然语言报告、将计算机程序的输出转化成自然语言的提示信息等。
二、自然语言生成的原理和技术自然语言生成的原理和技术可以分为三个方面：文本规划、句法生成和表层实现。
1.文本规划文本规划是自然语言生成过程中的第一步。
在这个阶段，计算机需要根据任务需求和语境信息，确定生成的文本框架和内容结构。
文本规划的目的是将原始数据转化为一组语法范畴、语义概念，并构建出一个语言生成的计划。
具体来说，文本规划的主要任务包括：- 确定文本生成的主题、语言风格和表达方式- 选择合适的语句结构、句型和词汇- 进行复杂的语言语境判断和推理，生成自然、流畅、具有逻辑性的文本2.句法生成句法生成是自然语言生成的第二个阶段。
在这个阶段，计算机需要将文本规划阶段生成的语法范畴、语义概念转化为具体的句法结构，生成自然语言文本。
句法生成的具体任务包括：- 确定句子结构（主谓宾）和词汇选择- 分析和处理句子中的语法和语义关系- 生成自然、流畅的句子3.表层实现表层实现是自然语言生成的最后一个阶段，其任务是将句法生成的结果转化为具体的单词和标点符号，形成一段完整的自然语言文本。
表层实现阶段的具体任务包括：- 根据句子的语法和语义关系，确定单词和标点符号的位置- 生成自然、流畅、易于理解的文本三、未来的发展随着人工智能技术的不断研究和发展，自然语言生成技术也越来越成熟。
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。
人工智能技术中的自然语言生成
人工智能技术中的自然语言生成随着人工智能技术的不断发展，自然语言生成技术也在逐渐成熟。
自然语言生成（NLG）是一种人机交互的技术，它可以根据给定的信息自动地生成自然语言文本，如文章、报告、说明书、对话等。
与自然语言理解技术（NLU）一样，NLG是人工智能领域中重要的研究方向之一，它在生产、教育、医疗等领域都有广泛的应用前景。
一、自然语言生成技术的基本原理自然语言生成技术的基本原理是将给定的语义信息转化为可读性好、通顺、符合语言规范的自然语言文本，同时文本的内容要与原始语义信息一致。
为了实现这一过程，自然语言生成技术通常采用模板匹配、人机交互和机器学习等多种方法。
其中，模板匹配是指将语义信息与预设的模板进行匹配，从而生成自然语言文本；人机交互则是指人类和机器之间进行交互，通过人员输入不同的信息来生成文本；机器学习是指机器可以通过学习语言规律和规范进行自然语言生成。
二、自然语言生成技术在生产领域中的应用自然语言生成技术在生产领域中的应用非常广泛，尤其是在数据分析、商业智能和营销活动中。
利用自然语言生成技术可以将大量数据快速转化为人类可读的文本，这对于企业决策和用户信息交流非常有帮助。
如在金融领域，自然语言生成技术可以将交易数据、风险预测等信息转化为简洁的汇报文本，对于分析金融市场趋势和制定投资决策非常有帮助。
在营销领域，自然语言生成技术可以根据用户画像和个性化需求生成营销文案和推广内容，提高用户的转化率和销售额。
三、自然语言生成技术在教育领域中的应用自然语言生成技术在教育领域中也有广泛的应用前景。
利用自然语言生成技术可以帮助教师快速地制作教学材料和教案，使得教学过程更加生动和紧凑。
同时，自然语言生成技术还可以根据学生的学习记录、测试结果等信息生成个性化的教学反馈和建议，弥补传统课堂模式的不足之处。
在远程教育、在线教育和智能教育等领域，自然语言生成技术也有着重要的应用价值。
四、自然语言生成技术的发展趋势及挑战虽然自然语言生成技术在各个领域中都有着广泛的应用前景，但是其发展也面临着许多挑战。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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 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)。