自然语言生成技术通常会采取以下几种策略来保证生成的文本符合语法和语义规则：

  1. 规则-based 方法：使用预定义的语法和语义规则来生成文本。这些规则可以是手动设计的，也可以是从语料库中自动学习得到的。通过对输入数据进行分析和匹配，系统可以生成符合规则的文本。

  2. 统计-based 方法：使用统计模型（如n-gram模型、隐马尔可夫模型等）来生成文本。这些模型可以通过学习大量的文本数据，自动捕捉到语法和语义规律。生成时，根据之前出现的词汇或短语的概率分布，选择下一个最合适的词汇或短语。

  3. 神经网络-based 方法：使用神经网络模型（如循环神经网络、变压器模型等）来生成文本。这些模型能够通过学习大量的训练数据，对语法和语义进行建模。生成时，模型根据之前的输入和输出，预测下一个最合适的词汇或短语。

  无论使用哪种方法，为了保证生成文本符合语法和语义规则，需要满足以下条件：

  1. 训练数据的质量：生成模型的训练需要使用高质量的数据。数据应该具有良好的语法和语义，并且覆盖各种语境和语言变体。

  2. 语言模型的选择：选择适合任务的语言模型，能够很好地捕捉语法和语义规律。模型的复杂度和规模也会影响生成文本的质量。

  3. 约束条件的引入：可以通过给模型加入额外的约束条件来限制生成的文本。例如，为模型提供一个语法规则或者语义转换的模型作为引导。

  4. 后处理和评估：生成的文本可能会有一些不符合规则的地方，因此需要进行后处理操作，如文本纠错或校正。此外，还可以使用语法和语义评估方法来对生成的文本进行质量评估。

  综上所述，自然语言生成技术通过采用规则、统计和神经网络等方法，并结合训练数据的质量、语言模型的选择、引入约束条件以及后处理和评估等策略，来保证生成的文本符合语法和语义规则。