文章生成是指利用计算机程序，根据某种规则和算法，生成一段有意义的文本内容。文章生成技术已经日渐成熟，得到了广泛的应用。例如，自媒体、新闻报道等领域都使用了文章生成技术。本文将介绍从零开始，如何自己实现文章生成。
一、了解文章生成的基本原理
文章生成的基本原理是在计算机程序中导入一些已有的文本素材，然后通过一些算法和规则，生成一段新的文本。这些算法和规则大概分成以下两种：
1.基于统计算法的文章生成。
这种算法的原理是在一个大型语料库中统计出不同单词和短语的概率，然后再根据概率随机生成一些新的文本。这种算法在实现上比较简单，但是生成出来的文本有时候比较生硬，不太自然。
2.基于深度学习的文章生成。
这种算法利用神经网络模型，通过大量的训练数据来生成新的文本。由于深度学习模型具有自适应能力，能够不断优化模型，让生成的文本更加自然和准确。但是实现这种算法需要一定的编程和数学功底。
二、选择适合的编程语言和工具
文章生成本质上是一种编程和算法问题，因此需要使用一些编程语言和工具来实现。
1.编程语言
Python、Java、C++等编程语言均可以用来实现文章生成功能。其中Python是一种强大的“文本”语言，它的文本处理能力非常强，可以方便地解析文本数据。如果您想速成开发文章生成程序，建议使用Python。
2.工具
实现文章生成需要用到一些开源的工具库，比如：NLTK、Gensim、SpaCy、Keras、Tensorflow等。这些工具库都包含了丰富的自然语言处理算法和深度学习算法，可以大大简化文章生成程序的开发难度。
三、基于SpaCy和GPT-2实现文章生成
接下来，我们就基于SpaCy和GPT-2，用Python来实现一份简单的文章生成程序。
1.安装依赖
在Python中安装SpaCy和GPT-2非常简单，只需要使用以下指令即可：
pip install spacy
pip install gpt-2-simple
2.加载语言模型
在使用SpaCy之前，我们还需要下载一些语言模型。比如，我们可以选择以英文的模型为例，使用以下指令下载英文模型：
python -m spacy download en_core_web_sm
3.加载GPT-2模型
接下来，我们可以使用GPT-2模型来生成文章。首先，我们需要加载预训练的GPT-2模型，使用以下代码即可：
import gpt_2_simple as gpt2
model_name = "774M"
gpt2.download_gpt2(model_name=model_name)
sess = gpt2.start_tf_sess()
gpt2.load_gpt2(sess, model_name=model_name)
此处选择了774M模型，这是目前比较流行的GPT-2模型之一，具有相当的生成能力。
4.生成文章
模型加载完毕后，我们可以开始生成文章了。我们可以提供一个初始的文本作为生成的起点。以下代码可以生成一篇长度为1000字的文章：
text = gpt2.generate(
sess,
length=1000,
temperature=0.5,
prefix="In the beginning",
return_as_list=True
)[0]
print(text)
其中，temperature参数是控制生成文本多样性和准确性的关键因素。temperature越高，生成的文本越生动活泼；temperature越低，生成的文本越平淡。
至此，我们就成功地利用SpaCy和GPT-2实现了一份简单的文章生成程序。
四、实现方式不唯一，需要多练习
文章生成是一个非常有趣的领域，有许多不同的实现方式和算法，需要不断地练习和探索。此外，为了创造出更加优秀的文章生成程序，我们需要有一定的文学和人文素养，才能够更加准确地模仿人类写作风格和语言特征。
总之，文章生成是一项非常有趣和具有挑战的任务，通过学习和实践，我们可以不断进步，在这个领域中不断开拓新的视野。