摘要：随着人工智能的发展,国内各行各业纷纷涌入人工智能领域,尤其是新闻行业,各大科技公司和科研机构研发自动化新闻生产,掀起了一股新闻机器人的热潮。机器新闻写作,实质上就是一个利用自然语言生成技术进行新闻写作的过程。数据到文本生成属于自然语言生成技术,是指采用结构化的数据例如一张表格作为输入,生成恰当而流畅的文本作为输出来描述数据,是实现机器新闻写作的关键技术之一。近年来随着数据到文本生成研究的不断深入,研究人员将神经网络方法引入该领域,主要基于循环神经网络构建模型,并已取得了不错的研究进展。文中首先介绍了用于数据到文本生成的神经网络模型,并梳理了近年来该领域的研究成果,然后介绍了相关数据集并对比了各模型的实验结果,最后分析了该领域研究存在的问题并提出了未来发展的建议。