自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）是人工智能领域的重要研究方向，旨在通过计算机系统自动生成连贯、符合语法和语义的自然语言文本。近年来，预训练语言模型如GPT-2和BERT在NLG任务中取得了显著的成果。本文深入探讨了如何利用GPT-2和BERT模型实现自动文本生成和完形填空任务。首先，介绍了自然语言生成的基本概念和主要挑战；随后，详细阐述了GPT-2和BERT模型的架构和工作原理；接着，展示了如何使用这些预训练模型进行文本生成的具体实现，包括代码示例和中文注释；