自然语言生成（NLG）技术是人工智能领域的一个重要分支，它用于将结构化的数据转化为自然语言文本。NLG技术的发展取得了显著的进展，但仍面临一些挑战。

  一、发展趋势：

  1. 更好的语言理解：为了能够生成高质量的自然语言文本，NLG系统需要提高对输入数据的理解和分析能力。随着自然语言处理和深度学习的不断进步，我们可以期待更准确、更细致的语义理解。

  2. 个性化生成：个性化生成是NLG技术发展的一个重要趋势。个性化文本生成可以根据用户的偏好、兴趣和需求生成与其个人相关的文本。这需要通过深度学习、自适应模型等方法，根据用户的历史数据来生成个性化的文本。

  3. 多模态生成：随着现代技术的发展，多模态数据（如图像、音频和视频）在社交媒体、虚拟现实等领域中越来越常见。NLG技术将趋向于能够生成与多模态数据相关的文本，并在视觉和语义上与多模态数据相协调。

  4. 解决可迁移性问题：现有的NLG系统通常在特定领域和任务上进行训练，很难迁移到其他领域或任务上。未来的发展将集中在提高NLG系统的可迁移性，使其能够适应不同领域和任务的需求。

  二、面临的挑战：

  1. 数据驱动：NLG技术需要大量的训练数据来提高生成文本的质量和多样性。然而，获取高质量和多样化的训练数据仍然是一个困难和耗时的挑战。

  2. 控制生成：NLG技术通常是直接从数据中生成文本，而无法控制生成结果的细节和风格。例如，在生成新闻报道时，我们可能希望控制文本的情感色彩和叙述风格。如何在生成的过程中实现对生成结果的细粒度控制仍然是一个挑战。

  3. 可解释性：NLG系统的工作过程通常是黑盒的，难以解释系统生成的文本背后的原因和逻辑。为了使系统更具可靠性和可解释性，研究人员需要努力研究和开发可解释性的NLG模型。

  4. 处理语境：NLG技术需要将上下文信息纳入考虑，以生成与特定语境相关的文本。然而，处理复杂的语境信息仍然是一个挑战，特别是在涉及多模态数据和长文本生成时。

  综上所述，自然语言生成技术的发展趋势包括更好的语言理解、个性化生成、多模态生成以及解决可迁移性问题。然而，仍然需要解决数据驱动、控制生成、可解释性和处理语境等挑战。