我々は、レストラン領域におけるエンド・トゥ・エンド自然言語生成（NLG）を対象とした、初のチェコ語データセットを提示するとともに、シーケンス・トゥ・シーケンスアプローチを用いた複数の強力なベースラインモデルも提供する。一般に非英語系NLGは十分に研究されていないが、形態素が豊富な言語としてのチェコ語は、このタスクをさらに困難なものにしている。なぜなら、チェコ語では固有名称も活用（変形）が必要となるため、名詞の非語彙化（delexicalization）やコピー機構（copy mechanism）は即座に適用できない上、生成された出力を語彙化（lexicalization）する作業も直感的ではないからである。本研究の実験では、この課題に対処するための2つの異なるアプローチを提示する。（1）語彙化の過程で、ニューラル言語モデルを用いて正しい活用形を選択する方法、（2）2段階生成アーキテクチャ：シーケンス・トゥ・シーケンスモデルが語幹（lemma）と形態タグの交互列を生成し、その後、形態生成器（morphological generator）によってこれらのタグに基づいて活用処理を行う方法。