文书自动生成系统主要用到的算法包括自然语言处理（NLP）、机器学习和深度学习。
1. 自然语言处理（NLP）：自然语言处理是计算机科学领域的一个重要分支，它研究如何使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在文书自动生成系统中，NLP技术主要用于处理文本数据，包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等任务。这些任务可以帮助系统更好地理解文本内容，提取关键信息，为后续的文本生成提供支持。
2. 机器学习：机器学习是一种让计算机通过学习数据来自动改进其性能的方法。在文书自动生成系统中，机器学习技术主要用于训练模型，使其能够根据已有的文档样本生成类似的新文档。常见的机器学习算法包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。这些算法可以根据输入的特征（如关键词、语法结构等）预测输出结果，从而实现文本生成。
3. 深度学习：深度学习是一种特殊的机器学习方法，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经元结构，实现对复杂数据的学习和特征提取。在文书自动生成系统中，深度学习技术可以用于生成更自然、更符合人类语言习惯的文本。常见的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等。这些模型可以捕获文本中的长距离依赖关系，从而生成更加连贯、流畅的文本。
4. 文本生成模型：文本生成模型是一类专门用于生成文本的算法。常见的文本生成模型包括基于规则的模型、基于统计的模型和基于深度学习的模型。基于规则的模型通过预设的规则来生成文本，但生成的文本可能缺乏多样性；基于统计的模型通过统计概率来生成文本，但生成的文本可能不符合人类的自然语言习惯；而基于深度学习的模型则通过学习大量文本数据来生成新的文本，生成的文本具有更高的多样性和可读性。
5. 优化算法：在文书自动生成系统中，优化算法用于调整模型参数，以获得更好的生成效果。常见的优化算法包括梯度下降、随机梯度下降、Adam等。这些算法可以根据损失函数的值来更新模型参数，使得生成的文本更加准确、连贯和自然。
总之，文书自动生成系统主要用到的自然语言处理、机器学习和深度学习算法，以及文本生成模型、优化算法等技术，共同实现了对文本数据的高效处理和高质量生成。随着人工智能技术的不断发展，未来文书自动生成系统将更加智能化、个性化，为人们提供更加便捷、高效的服务。
