自动生成文章的方法可以分为两种：基于模板和基于机器学习。

基于模板的自动生成文章方法是先制定好文章的模板，然后通过填充模板中的空白部分来生成文章。

这种方法不需要依赖大量的数据和复杂的算法，只需要人工设计好模板，然后通过简单的程序实现即可。

基于机器学习的自动生成文章方法则是利用机器学习算法来学习大量的文章数据，然后通过模型生成新的文章。

这种方法需要大量的数据和算力来训练机器学习模型，但生成的文章更加自然和流畅。

无论采用哪种方法，自动化文章生成都需要以下步骤：

1.

数据采集：采集大量的文章数据，作为训练模型的数据源。

2.

数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除噪声和错误数据，并进行格式转换，以便后续处理。

3.

特征选择：对清洗后的数据提取有用的特征，并进行编码和标准化。

4.

模型训练：利用机器学习算法对特征进行训练，生成文章生成模型。

5.

生成文章：通过调用生成模型，输入需要生成的文章主题或关键字，生成新的文章。

需要注意的是，自动生成文章的质量和准确性还需要进行人工审核和修改，以确保生成的文章符合语法规范和逻辑要求。

同时，在使用自动生成文章的方法时，还需要遵循版权法等法律法规，避免侵犯他人的知识产权。