自然语言处理技术的发展历程至今仍然让人们感到惊叹。作为其中的一项核心技术，文章生成技术已经在科技领域中大放异彩。从最开始的简单的提取式问答机器人，到如今基于深度学习的生成式文章系统，这一技术形态的不断演变征服了无数开发者的首肯，虽然仍有很长的路要走，但已经取得了不小的进展。
一、从简单的提取式问答开始
文章生成技术最初的形态是出现在20世纪90年代的提取式问答机器人。当时的技术还比较局限，所能完成的任务也很有限。多数人只能想到将大量的信息进行收集，并且通过对文本中的信息进行划分与分类，以此来回答提问。与此同时，也出现了基于规则的生成式文章系统。这些系统与现在通过深度学习技术生成的文章系统最大的不同点是，它们基本上是对文本的顺序与语法的简单检测，加上基于同义词替换、概念注入的方式来生成类似的文章。这时的技术其实与现在的AI相比非常的落后。
二、基于深度学习的生成式模型成为潮流
自2010年前后，随着深度学习技术和神经网络的广泛应用，随着大数据和网络语料库的出现，这项技术的发展进入了一个全新的时代。为了更好地理解深度学习过程中的技术，我们可以把生成式模型中的语言模型（基于神经网络模型）视为一个模式识别模型，输入是句子的上文，输出是句子的下文。通过这种方式，生成出来的文章写得越来越像人类所写的东西。在这个阶段，另外一种颇受欢迎的方法是对抗性生成网络（GAN），它被广泛用于生成逼真的图像，通过GAN的方法，文章生成技术的效益也在不断提升。此时，基于深度学习的生成式文章系统已经成为绝大多数人的首选，这项技术将自然语言处理和深度学习相结合，故而更符合自然语言处理的本质。
三、从生成越来越像人类的语言开始
如今的文章生成技术已经非常的成熟，生成出来的文章越来越有艺术感，同时有生命，而且比较快的实现了个性化推送以及内容生态的打造。例如，语音交互时代，自然语言生成技术被应用到了语音AI机器人中，我们可以看到当今已经有相当多的语音机器人成功应用当前最先进的生成式文章技术。此外，案例最多的之一，谷歌翻译就是基于文章生成技术做的，这项技术能够理解文章中每个词的含义，使文章更加连贯，更加容易理解。虽然目前来说还存在一些问题，比如样本数据的不足和数据缺少等问题，但是相信随着国内外大量投入及研究，并引进更多好的大数据挖掘技术，这些问题也将很快得到解决。
四、未来，又将有何样的技术进化？
随着技术的不断发展，生成式文章技术在未来有哪些可能的升级呢？ 比较值得注意的技术将会是基于生成对话系统的文章生成，让机器人可以像人类离线聊天一样去编写优秀文章。这将是未来的重要趋势之一，因为将对话框架转换成对文章生成的架构是很自然的想法。此外，随着在文本问答中使用深度神经网络的流行，也有可能将生成式文章技术与文本问答系统结合在一起，这样读者不仅可以了解相关信息，还可以获取全新的见解和角度。
总之，文章生成技术是人工智能领域中的重要研究方向之一，它为人们提供了更多的写作可能性，而且也为商业应用提供了深入的支持。随着技术的不断发展，我们相信，这项技术的应用前景也会越来越广阔。
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