自然语言生成技术可以应用于虚拟人物的对话生成，使虚拟人物能够与用户进行自然流畅的对话。下面是一些常见的应用方式：

  1. 生成虚拟人物的自动回复：通过训练一个语言模型，将虚拟人物的对话数据作为输入，模型可以学习到虚拟人物的语言风格和回答模式，并生成相应的回复。这种方式可以应用于虚拟助手、聊天机器人等系统中，使其能够与用户进行交互。

  2. 根据上下文生成连贯对话：将自然语言生成技术与对话状态追踪技术相结合，可以使虚拟人物能够根据上下文生成连贯的对话。例如，虚拟人物可以根据用户的提问和上一轮对话内容生成相应回答，同时考虑到先前的对话历史和上下文。

  3. 基于目标的对话生成：虚拟人物可以根据用户的需求和目标，生成相应的对话。例如，如果用户想了解某个特定问题的答案，虚拟人物可以通过生成相关的问题和回答来帮助用户得到所需的信息。

  4. 加入情感因素：自然语言生成技术可以使虚拟人物能够生成具有情感色彩的对话。通过情感分析技术，虚拟人物可以根据用户的情绪生成相应的回应，从而更好地满足用户的需求。

  总而言之，自然语言生成技术可以为虚拟人物的对话生成提供强大的支持，使其能够实现与用户的自然对话，提升用户体验。但需要注意的是，为了保证生成的对话质量，训练数据的质量和多样性、模型的准确性和鲁棒性都是关键因素，需要进行充分的数据准备和模型优化工作。