自然语言生成技术（Natural Language Generation，简称NLG）是指通过计算机程序来生成自然语言文本的技术。它是自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）的一部分，与自然语言理解（Natural Language Understanding，简称NLU）相对应。NLG技术的发展离不开计算机科学、语言学、心理学等多个学科的交叉融合，其原理主要包括语言模型、生成模型、规划模型和表征模型等。
语言模型是自然语言生成的基础。它是指根据概率论原理对一段文本中每个单词出现的概率进行建模，从而能够对一段文本的合理性进行评估。常见的语言模型有n-gram模型和神经网络模型。
n-gram模型是指在一段文本中，每个单词出现的概率只与它前面的n-1个单词有关。例如，在一个三元语法模型中，一个单词出现的概率只与它前面两个单词有关。n-gram模型可以通过统计语料库中各个单词出现的频率来计算概率值，从而实现对文本的预测和生成。
神经网络模型则是通过构建多层神经网络来实现对文本的建模和预测。常见的神经网络模型有循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）等。这些模型可以通过学习大量的文本语料库来建立单词之间的联系，并可以实现对文本的生成和预测。
生成模型是指在给定一定的上下文条件下，生成一段符合语法规则、语义合理的自然语言文本的模型。生成模型的实现通常分为两个步骤：首先是根据上下文条件生成一个抽象的语义表示，然后再将抽象的语义表示转化为自然语言文本。
常见的生成模型有基于规则的模型、基于模板的模型、基于统计的模型和基于神经网络的模型等。
基于规则的模型是指根据语法规则和语义规则来进行文本的生成。这种方法可以保证生成的文本符合语法和语义规则，但是需要手动编写大量的规则，且缺乏灵活性。
基于模板的模型则是基于预先定义好的文本模板来进行文本生成。这种方法可以保证生成的文本符合模板的结构和语法规则，但是缺乏语义的准确性。
基于统计的模型则是基于语言模型和统计学原理来进行文本生成。这种方法可以根据语料库中的数据学习到单词之间的联系，从而实现对文本的生成。
基于神经网络的模型则是通过构建多层神经网络来实现对文本的生成。这种方法可以通过学习大量的文本语料库来建立单词之间的联系，并可以实现对文本的生成和预测。
规划模型是指在生成自然语言文本时，需要考虑上下文和目标用户的需求，从而生成符合用户需求的自然语言文本的模型。
常见的规划模型有基于逻辑表示的模型、基于知识库的模型和基于对话历史的模型等。
基于逻辑表示的模型是指将自然语言文本转化为逻辑形式进行处理，从而实现对文本含义的理解和生成。
基于知识库的模型则是通过构建知识库并将知识库与自然语言文本进行匹配，从而实现对自然语言文本的理解和生成。
基于对话历史的模型则是在生成自然语言文本时，考虑上下文和对话历史，从而生成符合用户和系统交互需求的自然语言文本。
表征模型是指将自然语言文本转化为计算机可以处理的向量或矩阵形式，并将其输入到神经网络中进行学习和预测。常见的表征模型有词袋模型、词向量模型和预训练模型等。
词袋模型是指将一段文本中的所有单词构成一个向量，向量的每个维度表示一个单词在文本中出现的次数。这种方法简单有效，但是无法考虑单词之间的关系。
词向量模型则是通过对单词之间的联系进行建模，将每个单词表示为一个向量，从而实现对单词含义的理解和处理。常见的词向量模型有Word2Vec和GloVe等。
预训练模型则是指在大规模语料库上进行预训练的模型，常见的有BERT和GPT等。这些模型可以实现对文本的自动编码和解码，并可以生成高质量的自然语言文本。
总之，自然语言生成技术是一项涉及多学科的技术，其核心原理包括语言模型、生成模型、规划模型和表征模型等。这些原理的不断发展和创新，将会推动自然语言生成技术的不断进步和应用。