自然语言生成（NLG）是一种通过计算机自动化生成人类可理解文本的过程，主要用于特定的交互目的。该技术能够自动生成高质量的文本，如电子邮件回复、手机短信以及图表说明。例如，借助公司数据，它能自动生成图表说明，甚至在今日头条等平台上成功生成新闻标题。

近年来，自然语言生成模型已成为人工智能领域的重要组成部分，特别是在自然语言处理方面。相较于传统的基于统计的语言模型，现代语言生成模型大多采用端到端的学习方法，更好地构建词汇与上下文之间的联系，显著提升了生成文本的质量。特别是基于Transformer架构的预训练模型，能够更有效地捕捉语言学知识，极大地推动了自然语言生成模型的发展。

过去几年，在自然语言处理领域的国际会议上，基于深度学习的NLG研究不断涌现。这些会议包括ACL（计算语言学协会年会）、EMNLP（会议论文集：计算语言学应用）、NAACL（北美计算语言学协会年会）、CoNLL（计算自然语言学习研讨会）、COLING（国际计算语言学会议）、ICLR（国际学习表征会议）和NLPCC（中国计算语言学大会）等。这些会议展示了NLG技术的最新进展和广泛应用。