该文综述自然语言生成研究，提出面向上下文的实体参照生成模型，减少对特定实体数据的依赖；发现非神经网络模型在某些任务上优于神经模型；指出GREC数据集评估不可靠，预训练模型更稳健；介绍NeuralREG、交互式REF、REFER等新方法，并探讨大语言模型在关系抽取中的表现与局限。