تُعتمد الطرق التقليدية لـ NLG العميقة على نماذج خطية تتكون من مراحل مثل إنشاء المدخلات النحوية، وتوقع الكلمات الوظيفية، وتحديث المدخلات النحوية، وإنشاء الأشكال السطحية. وعلى الرغم من سهولة تصور هذه النماذج، إلا أنها تعاني من تراكم الأخطاء. بالإضافة إلى ذلك، لا يمكن لجميع الوحدات الاستفادة من المعلومات المتاحة عبر الوحدات المختلفة. ولذلك، قمنا ببناء نموذج يستند إلى الانتقالات (transition-based) للقيام بالتوليد المعاصر للخطية، وتوقع الكلمات الوظيفية، وإنشاء التوليد الشكلي، مما يُحسّن بشكل كبير من الدقة مقارنة بنموذج خطّي قائم على المدخلات القياسية. وحقق نموذجنا أفضل النتائج المبلغ عنها حتى الآن في مهمة مشاركة شائعة لتحويل المدخلات العميقة إلى تسلسل خطي.