自然语言生成（NLG）作为自然语言处理的重要分支，其高级技术常用于复杂场景下的文本创作。以下是几个核心方向：
🔧 1. 基于深度学习的生成模型
- RNN/CNN：通过循环神经网络或卷积网络捕捉文本序列特征
- Transformer：利用自注意力机制实现长距离依赖建模（点击查看Transformer详解)
- GANs：生成对抗网络可生成高质量文本（扩展阅读）
🧠 2. 预训练语言模型的应用
- BERT/ROBERTa：用于文本生成的微调技术
- T5：文本到文本的统一框架
- GPT系列：大规模语言模型的生成能力优化
🔄 3. 生成过程中的优化策略
- 强化学习：通过奖励机制提升生成质量（相关案例）
- 多样性控制：平衡生成文本的多样性与一致性
- 上下文感知：动态调整生成内容以适应不同场景
🌍 4. 多语言生成技术
- 多语言BERT：支持跨语言文本生成
- Marian NMT：神经机器翻译框架的生成能力
- XLM-R：跨语言表示模型的应用
如需深入理解NLG技术原理，可参考自然语言处理入门指南。