基于NLP的文本生成技术是近年来自然语言处理领域的研究热点。该技术旨在通过算法和模型自动生成具有逻辑性和可读性的文本内容。以下是对该技术的一些研究方面的探讨：

1. 循环神经网络（RNN）: 在早期的文本生成技术中，RNN是一种主流的方法。它可以通过学习序列数据中的隐藏状态，来预测下一个可能的文本内容。RNN的变体，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），能够解决长序列依赖问题，并生成更合理的文本。
2. Transformer模型: Transformer模型的提出对于文本生成技术来说是一个里程碑。该模型引入了自注意力机制，使得在生成文本时可以并行计算，并且能够有效地捕获长距离依赖关系。基于Transformer的架构，如OpenAI的GPT系列模型，在文本生成任务上取得了显著的成功。
3. 控制文本生成的属性: 在文本生成过程中，除了生成流畅的文本外，有时还需要控制生成的文本满足某些特定的属性，如情感、主题等。通过条件生成模型或者引导生成模型，可以将这些属性作为条件来引导文本的生成过程。
4. 评估文本生成的质量: 对于生成的文本，需要有效的评估指标来衡量其质量。常用的评估指标包括BLEU、ROUGE等，它们可以衡量生成的文本与参考文本之间的相似度。同时，人类评估也是一种重要的评估方法，可以通过人类对生成文本的可读性、连贯性等方面进行评估。
5. 应用前景: 基于NLP的文本生成技术在很多领域都有广阔的应用前景，如智能客服、自动摘要、机器翻译等。随着技术的不断发展，生成的文本将越来越接近人类的写作水平，为人们的生活和工作带来更多的便利。

需要注意的是，尽管基于NLP的文本生成技术取得了很大的进展，但仍然面临一些挑战，如生成的文本缺乏创造性、对于某些复杂任务的生成效果仍不理想等。未来，随着技术的不断进步和创新，相信这些挑战会逐步得到解决，文本生成技术将更加成熟和智能化。