近年、テキスト生成技術は深層学習の成功により大きな変化を遂げている。本稿では、テンプレートベースのメソッドからニューラルネットワークに基づく方法まで、様々な新技術が登場したことを述べている。また、テキスト生成の目的が滑らかで一貫性のある文を生成することから、個人の特性を反映させ、多様性を持った新しいコンテンツを生成することへと変化してきたことも強調されている。急速に進化するテキスト生成ソリューションの中で、総合的な調査が求められており、本論文はテキスト生成の一般的な体系的枠組みを提示し、広く利用されるモデルや古典的な応用をまとめている。