1. 文本生成技术概述
文本生成技术是指根据人类语言习惯，利用机器学习等技术生成人类听起来自然的语言文本的技术。
从技术实现方式上，文本生成技术可以分为基于模板和基于机器学习的两种方式。基于模板的方式，是在预设的模板上填充语言内容，生成完整的语言文本。而基于机器学习的方式，是让机器根据一定的语言语法和语料库进行学习，然后通过随机抽样或者贪心策略来生成新的语言文本。
而Python中的文本生成技术主要是基于机器学习的方式来实现的。这种方式需要进行语言语法和语料库的训练，让机器能够学习到人类的语言规则，然后生成具有较高可读性的新语言内容。
2. Python中的文本生成技术库
2.1 TensorFlow
TensorFlow是Google开源的机器学习框架，其中也包括了文本生成技术，在TensorFlow中主要使用了循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）两种模型进行文本生成的实现。
import tensorflow as tf
# ...
当然，这种方式需要训练语音语法和语料库，然后才能生成新的语言内容。
2.2 GPT-2
GPT-2是由OpenAI开发的语言模型，能够根据给定的开始句子完成语言生成任务。它采用了Transformer模型，是目前比较先进的语言生成模型之一，并且还可以进行句子分类和生成任务。
import gpt_2_simple as gpt2
# ...
3. Python中的文本生成技术应用
3.1 自动化文本生成
在需要快速生成大量文本时，可以使用Python中的文本生成技术快速完成自动化任务。比如，对于一些需要定期更新的新闻稿件或者评论内容，可以使用文本生成技术快速生成大量的内容，并且确保生成的文本符合人类语言习惯。
import tensorflow as tf
import numpy as np
def generate_text(model, start_string):
# 将开始字符串转换为tensor
input_eval = [char2idx[s] for s in start_string]
input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0)
# 空序列用于存储生成的结果
text_generated = []
# 设置温度参数
temperature = 0.6
model.reset_states()
for i in range(num_generate):
predictions = model(input_eval)
# 抽样，获取预测结果
predictions = tf.squeeze(predictions, 0)
predictions = predictions / temperature
predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy()
# 将预测结果添加到序列中，用于输出
input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0)
text_generated.append(idx2char[predicted_id])
return (start_string + ''.join(text_generated))
# ...
3.2 机器翻译
机器翻译是指将一种语言文本转化为另一种语言文本的技术，可以利用Python中的文本生成技术，对于一些简单的语言转换任务可以使用文本生成技术进行实现。
例如，在调用Google Translate API时，可以使用Python对API返回文本进行解析，并通过文本生成技术将解析后的文本转化为指定的语言类型。
3.3 生成剧本和小说
利用Python中的文本生成技术，还可以快速生成小说和剧本的初稿内容。通过在机器上输入一些已有的剧本和小说内容，可以让机器模仿已有的文体和语言风格，生成新的小说或者剧本。
另外，对于一些需要进行情感分析的场景，Python中的文本生成技术也能够用来生成不同情感色彩的小说和剧本，从而可以加强情感分析的自动化步骤。
4. 总结
Python中的文本生成技术可以应用于多个场景中，包括自动化文本生成、机器翻译和生成剧本和小说等等。它主要是利用了机器学习等技术，让机器进行自我学习，生成更加符合人类语言规则的新文本内容。
当然，以上场景都需要进行一定的模型训练和语法语法的学习，而且由于文本生成任务在某种程度上涉及到创意领域，因此只是作为工具的一种辅助手段，在实际应用过程中，还需要结合人类的创意思维进行合理的指导。