自然语言生成技术在许多自然语言处理领域中都得到了广泛应用，也是每位从事人工智能工作的工程师必须掌握的知识。那么，在对话系统中具体有哪些自然语言生成技术呢？

对话系统可以按照功能分类为四种类型：闲聊型、任务型、知识问答型和推荐型。不同类型对话系统中的自然语言生成技术也有所不同。

传统的自然语言生成方法包括基于模板的方法和基于树的方法。这些方法需要定义一系列模板和规则，再将它们映射到自然语言中。

另一种方法是基于计划的自然语言生成（Plan-Based NLG，Walker et al., 2002）。这种方法将自然语言生成分解成三个步骤：句子计划生成器（Sentence Plan Generator，Stent et al., 2009）、句子计划重排序器和表面实现器（Surface Realizer，Cuayahuitl et al., 2014）。同时，该方法在生成自然语言时采用了句法树。

此外，还有基于类别的语言模型（Class-Based LM，Oh 和 Rudnicky, NAACL 2000）。这种模型基于类别来进行自然语言生成，需要定义一些类别，并计算每个类别的概率，最后选择概率最大的类别作为生成结果。

还有一种方法是基于短语的自然语言生成（Phrase-Based，Mairesse et al., 2010）。这种方法同样利用了语言模型，其优势在于效率更高且准确性更好，但缺点是需要进行大量的语义对齐和语义堆栈操作。

最后，基于语料库的方法（Corpus-Based，Mairesse 和 Young, 2014）在生成句子的过程中经过了多个步骤：无序强制堆栈集 -> 有序强制堆栈集 -> 完整堆栈序列 -> 句子。这种方法的优点在于可以有效减少人工干预并降低错误发生率，但缺点是需要预先定义一些特征集合。

以上就是几种常见的自然语言生成技术及其特点。希望这些信息对您有所帮助。