近些年来，随着深度神经网络和预训练语言模型的发展，自然语言生成（Natural Language Generation, NLG） 的研究已经取得了重大的突破。尽管目前 NLG 模型在标准数据集上达到了相当高的性能,但在实际应用中, 仍有许多问题需要解决。那么该方向的研究现状如何，未来的热点又是什么呢？

为此，整理了一个仓库，详细、全面地总结了 NLG 领域发展过程中的工作，包括方法分类和一些相关的开源资源，并且涵盖了一些前沿方向的讨论。我们希望该工作能够对促进该领域发展贡献力量，也相信该资源库值得对 NLG 领域感兴趣的同学们了解和关注。仓库的总体目录如下图所示。

 

代码链接：https://github.com/yizhen20133868/Awesome-TOD-NLG-Survey

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