可以说是多轮对话的最后一公里。
NLG 是为了跨越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，如文章、报告等。
对话系统中的自然语言生成技术（NLG）
参考自https://zhuanlan.zhihu.com/p/49197552
对话系统按功能来划分的话，分为闲聊型、任务型、知识问答型和推荐型。在不同类型的聊天系统中，NLG也不尽相同。
1.1. 闲聊型对话中的NLG就是根据上下文进行意图识别、情感分析等，然后生成开放性回复；
1.2.任务型对话中的NLG就是在NLU(领域分类和意图识别、槽填充)、DST、DPL的基础上，根据学习到的策略来生成对话回复，一般回复包括澄清需求、引导用户、询问、确认、对话结束语等。如果不太明白每个阶段的具体流程，可以看看我之前发的文章“任务型对话系统公式建模&&实例说明”。
1.3.知识问答型对话中的NLG就是根据问句类型识别与分类、信息检索或文本匹配而生成用户需要的知识（知识、实体、片段等），这类回复相比单纯的信息检索一般用户体验会更好，因为一般信息检索还需要用户根据搜索结果自己找所需信息。
1.4.推荐型对话系统中的NLG就是根据用户的爱好来进行兴趣匹配以及候选推荐内容排序，然后生成给用户推荐的内容。
数据集
数据集欠缺，基准欠缺，这是制约NLG发展的一个重要因素。
评价指标
- BLEU评估法（机器翻译）
- ROUGE评估法（自动摘要）、Rouge-N、Rouge-L、Rouge-W、Rouge-S
- METEOR评估法（机器翻译、自动文摘）
- CIDEr评价方法（图像）
框架/平台
论文
参考
准研，nlp 有哪些坑? - SmoothNLP的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/320804186/answer/699035008
一文看懂自然语言生成 - NLG（6个实现步骤+3个典型应用） - 赵强的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/76173450
NLG在自然语言处理领域中是否还有需要？ - zibuyu9的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/52908831/answer/132605091
NLG在自然语言处理领域中是否还有需要？ - 阿里云云栖号的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/52908831/answer/647758962
总结|对话系统中的自然语言生成技术（NLG） - cstghitpku的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/49197552
阿里-搜索团队智能内容生成实践 - 清凇的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/33956907
“重磅！” 常见的NLG评估方法大整理 ！！ - ShuYini的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/100942429
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