本书总结了以神经网络为代表的现代自然语言生成的基本思想、模型和框架。本书共12 章，首先介绍了自然语言生成的研究背景、从统计语言模型到神经网络语言建模的过程，以及自然语言建模的思想与技术演化过程；其次从基础模型角度介绍了基于循环神经网络、基于Transformer 的语言生成模型，从优化方法角度介绍了基于变分自编码器、基于生成式对抗网络的语言生成模型，从生成方式角度介绍了非自回归语言生成的基本模型和框架；然后介绍了融合规划的自然语言生成、融合知识的自然语言生成、常见的自然语言生成任务和数据资源，以及自然语言生成的评价方法；最后总结了本书的写作思路及对自然语言生成领域未来发展趋势的展望。 本书可作为高等院校计算机科学与技术、人工智能、大数据等相关专业高年级本科生、研究生相关课程的教材，也适合从事自然语言处理研究、应用实践的科研人员和工程技术人员参考。