结构化数据最重要的研究方向是将人类或计算机采集的文本转换为自然语言，并通过传感器进行分析，因此，它也成为实现报告自动生成的一项重要技术。研究从结构化数据到文本生成的模型，对于生成报表中各种数值数据的分析文本具有重要的实用价值。根据数字数据的特点，本文提出了一种融合粗-细对齐器选择机制和基于链接的注意机制的编解码文本生成模型，以提高生成文本中词序的正确性，我们认为数值数据分析文本的内容过于分散，无法突出显示。此外，我们还对数值数据的特定领域进行建模，以提高生成文本中词序的正确性。实验结果表明，本文提出的模型综合了这两种机制，与传统的基于内容的注意机制和基于内容的链接注意机制以及基于GPT2的模型相比，本文提出的模型在指标上有更好的表现，这证明了本文提出的模型在生成数值数据的分析文本任务中有一定的效果