深度学习自然语言生成（Deep Learning for Natural Language Generation，简称DL NLG）是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在利用深度学习技术使机器能够自动地生成符合语法和语义规则的自然语言文本。
基于深度学习的自然语言生成技术主要基于神经网络模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）和变种模型（如长短时记忆网络，LSTM）等。这些模型能够学习语言的概率分布，从而生成符合语法和语义规则的自然语言文本。通过训练大规模的语料库，深度学习模型能够捕捉到语言的上下文信息和语义关联，从而生成更加准确和流畅的文本。
与传统的基于规则或统计学习的自然语言生成方法相比，基于深度学习的自然语言生成技术具有更强的能力和泛化性，可以处理更加复杂和多样的语言现象。同时，深度学习模型还可以结合其他自然语言处理技术，如自然语言理解、机器翻译等，实现更加智能和灵活的自然语言生成。
目前，基于深度学习的自然语言生成技术已经广泛应用于各种领域，如智能客服、智能写作、智能推荐等。未来，随着深度学习技术的不断发展和完善，自然语言生成技术将会在更多领域得到应用，并为人们带来更加便捷和高效的语言交流体验。
