Sora可以通过以下步骤来处理自然语言生成（NLG）任务：
确定任务目标：首先，Sora需要确定自然语言生成的任务目标，例如生成一个问题答案、生成一篇文章或者生成一段对话等。
理解输入文本：Sora需要对输入的文本进行语义理解，以确保正确地理解用户的意图和需求。
选择合适的生成模型：根据任务的复杂程度和要求，Sora可以选择不同类型的自然语言生成模型，如基于规则的模型、统计机器翻译模型、神经网络模型等。
生成文本：根据输入的文本和任务目标，Sora使用选定的生成模型来生成符合要求的文本。
优化生成结果：Sora可以通过后处理技术来优化生成的文本，例如修正语法错误、优化文本流畅度等。
输出生成结果：最后，Sora将生成的文本输出给用户，以完成自然语言生成任务。
通过以上步骤，Sora可以有效处理自然语言生成任务，并生成符合用户需求的文本内容。