近年来，人们致力于将神经模型应用于自然语言的生成。挑战在于生成自然的类人文本，并控制生成过程。本文提出了一个任务无关定的神经文本生成综述。这些进步已经通过大量的发展取得，我们将其归为以下四个标题:数据构建、神经框架、训练和推理策略，以及评估指标。最后讨论了神经文本生成的未来发展方向，包括神经通道和背景知识开发。