自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）是一种利用人工智能和语言学的方法，自动生成可理解的自然语言文本的技术。它旨在将结构化数据或其他形式的信息转换为自然语言文本或语音输出，通过算法和模型模拟人类的语言表达能力，将原始数据转化为易于理解和使用的文本形式。
NLG的主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。它广泛应用于机器新闻写作、聊天机器人、客服机器人等领域。NLG是自然语言处理（NLP）的重要组成部分，能够将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。
NLG技术的发展经历了从早期基于规则的系统到现代基于Transformer的预训练模型的演变。现代NLG系统能够生成各种类型的文本，如文章、报告、对话响应等，甚至可以生成诗歌、代码、摘要等。
NLG的应用场景非常广泛，包括但不限于：
- 机器翻译：将一种语言的句子翻译成另一种语言。
- 问答系统：根据提供的上下文生成答案。
- 简化文本：将复杂的句子简化，使其易于阅读。
- 摘要生成：合并句子以提高简洁性和可读性。
- 对话响应生成：生成对话代理的响应。
NLG技术的发展不仅提高了数据处理的效率，还使得计算机能够以更自然的方式与人类进行交互，从而在多个领域中发挥了重要作用。随着技术的不断进步，NLG有望在未来的人机界面中发挥更大的作用，实现更丰富的与机器的交互
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