多层级描述生成方法是一种用于生成自然语言描述的技术，它通过将描述任务分解为多个层次来提高生成结果的质量。这种方法的核心思想是逐步构建描述，从低级细节开始，逐渐添加更高层次的信息，最终形成一个完整且连贯的描述。

在多层级描述生成方法中，通常将描述任务分为以下几个层次：

1. 实体识别：首先需要识别出文本中的关键实体，如人名、地名、组织名等。这些实体是描述的基础，可以帮助我们了解文本的主题和背景信息。

2. 关系抽取：在识别出实体之后，需要分析实体之间的关系。这包括实体之间的依赖关系、并列关系等。关系抽取有助于我们理解文本的结构和逻辑。

3. 事件抽取：在识别出实体和关系之后，可以进一步抽取文本中的事件。事件是指发生在特定时间和地点的具有一定意义的活动。事件抽取有助于我们理解文本的具体内容。

4. 属性抽取：在抽取出事件之后，可以进一步分析事件的属性，如时间、地点、参与者等。属性抽取有助于我们更全面地了解事件的各个方面。

5. 描述生成：在完成以上步骤之后，可以根据抽取到的实体、关系、事件和属性生成自然语言描述。这一步骤通常使用序列到序列（Seq2Seq）模型来实现，该模型可以将输入的文本映射到一个连续的向量表示，然后根据这个向量表示生成输出的描述。

多层级描述生成方法的优点在于它可以逐步构建描述，从而避免了直接生成完整描述时可能出现的问题，如信息冗余、不连贯等。此外，这种方法还可以利用不同层次的信息来提高生成结果的准确性和可读性。

然而，这种方法的缺点在于计算复杂度较高，需要对每个层次进行独立的处理和优化。