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自然语言生成技术是人工智能领域的一个重要研究方向，它旨在让计算机模拟人类的语言生成能力。通过使用这种技术，我们可以实现自动化生成各种类型的文章，包括新闻报道、科技评论、文学作品等等。本文将介绍自然语言生成技术的原理和应用，并给出一个案例代码来演示其实现过程。

import nltk
import random
# 文章段落模板
templates = [
    "今天是一个{{adj}}的{{noun}}，{{adj}}的{{noun}}使得人们感到{{adj}}和{{adj}}。",
    "在{{noun}}的{{adj}}下，{{noun}}变得{{adj}}而{{adj}}。",
    "{{noun}}是一个{{adj}}的{{noun}}，它{{adj}}地{{verb}}着{{noun}}的{{noun}}。"
]
# 随机选择模板并生成文章段落
def generate_paragraph():
    template = random.choice(templates)
    mad_libs = nltk.word_tokenize(template)
    tags = nltk.pos_tag(mad_libs)
    paragraph = ""
    for word, tag in tags:
        if tag == "JJ":
            paragraph += "" + word + " "
        else:
            paragraph += word + " "
    return paragraph
# 生成文章
def generate_article():
    article = ""
    for _ in range(3):
        article += generate_paragraph() + "\n\n"
    return article
# 输出生成的文章
print(generate_article())