博客自动化生成文章需要使用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，以下是几个步骤：

1. 数据准备。首先需要准备大量的文章数据，这些数据可以来自于博客、新闻网站、百科等。同时还需要标注这些文章的分类、主题、关键词等信息。

2. 文章生成模型训练。利用机器学习技术和NLP技术，训练文章生成模型，使其能够根据给定的主题、关键词和格式，自动地生成高质量的文章。常见的文章生成模型包括Seq2Seq模型、Transformer模型等。

3. 生成文章。在模型训练完成后，可以根据输入的主题、关键词和格式，调用模型生成文章。生成的文章可以进行后期编辑和修饰，使其更符合博客的风格和需求。

需要注意的是，虽然自动化生成文章可以提高博客的效率和质量，但也需要人工干预和后期编辑。此外，生成的文章可能存在一定的语言错误或不符合语言习惯等问题，需要进行人工审核和修正。

总之，博客自动化生成文章需要借助机器学习和NLP技术，同时也需要人工干预和后期编辑，才能够生成高质量、符合博客风格和需求的文章。