Поколение естественного языка (NLG)

Определение

Генерация естественного языка (NLG) — это задача создания текста, похожего на человеческий, на основе структурированных или неструктурированных данных. Она используется для создания сводок, отчётов и диалоговых ответов.

Цель

Цель — дать возможность машинам передавать информацию в виде естественного, читаемого текста. NLG поддерживает автоматизацию в области отчётности, обслуживания клиентов и вспомогательных технологий.

Значение

• Экономит время за счет автоматизации повторяющихся задач по написанию.
• Улучшает доступность за счет создания естественных результатов.
• Риск создания предвзятого или вводящего в заблуждение контента.
• Относится к системам реферирования текста и диалога.

Как это работает

1. Определите задачу (например, подведение итогов, диалог).
2. Представляют входные данные (таблицы, текст или числа).
3. Обучайте генеративные модели созданию естественного текста.
4. При необходимости применяйте правила или шаблоны для управления стилем.
5. Подтверждайте результаты с помощью человеческого анализа.

Примеры (реальный мир)

• ChatGPT: генерирует ответы на текстовые подсказки.
• Wordsmith (Automated Insights): создает финансовые отчеты.
• Google News: генерирует автоматизированные краткие содержания статей.

Ссылки/Дополнительная литература

• Рейтер и Дейл. Создание систем генерации естественного языка.
• Джурафски и Мартин. Обработка речи и языка.
• Интеллектуальные системы IEEE: Специальный выпуск по NLG.
• Что такое генерация естественного языка (NLG) – Шайп