作者：禅与计算机程序设计艺术
自然语言生成(Natural Language Generation, NLG)是构建语言系统的关键模块之一，其目标是通过对输入或指令等信息进行自动推理、抽象并生成符合人类语言习惯的自然语言输出。如对用户命令的理解、对FAQ的回答、对机器人的回复等。在NLP和AI领域，NLG技术已经成为一个重要研究热点。近年来，许多研究人员从不同的角度提出了NLG的多种新模型、算法与性能指标。虽然现有的模型已能够产生比较好的NLG结果，但仍存在很多方面的挑战与缺陷，如何更有效地利用这些模型并探索更加具有实用价值的算法仍是一个值得关注的问题。
本文将从以下几个方面对NLG进行全面的解析：
⒈ 模型：既有研究已基于神经网络及其变体方法，开发了包括Seq-to-Seq模型、Transformer、BERT等模型；也有新的端到端模型被提出，如IMLE（Implicit Maximum Likelihood Estimation）、MILES（Multi-Implication and Linear Editing with Softmax）等。本文将详细阐述不同模型及其发展历史。
⒉ 算法：本文将详细描述文本生成任务中常用的采样策略，如Beam Search、Random Walk等，以及搜索策略的变形方法，如Beam Beam、Top-K采样、Prefix-tuning等。此外，本文还将讨论文本生成任务中的几种评价指标，如BLEU、ROUGE、CHRF等，并分析它们的优劣势。
⒊ 性能分析：为了更好地评估模型的NLG能力，本文将分析不同模型的训练数据、参数数量、计算复杂度、翻译质量等性能指标。同时，还将分析一些NLG应用场景下的实际运行情况，如对话系统、智能问答系统、科技文献编写、科技问答等。
最后
