人工智能 |自然語言生成

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2025年2月15日 21:07

人工智能 |自然語言生成

人工智能，定義為機器表現出的智能，在當今社會有許多應用。它應用最廣泛的應用之一是自然語言生成。

什么是自然語言生成（NLG）？

自然語言生成（NLG） 簡單地意味著從計算機數據生成文本。它充當翻譯并將計算機化數據轉換為自然語言表示。在這種情況下，根據收集的數據和用戶提供的輸入生成結論或文本。它是從機器表示系統生成自然語言的自然語言處理任務。自然語言生成在某種程度上與自然語言理解相反。在自然語言理解中，系統需要消除輸入句子的歧義以產生機器表示語言，而在自然語言生成中，系統需要決定如何將概念轉化為文字。

生成文本的過程可以像保留復制和粘貼的現成文本列表一樣簡單。在簡單的應用程序中，例如星座運勢機或個性化商業信函的生成器，后果可能是令人滿意的。但是，需要一個復雜的 NLG 系統來包括規劃和合并信息的各個階段，以生成看起來自然且不會變得重復的文本。

簡單 NLG 系統的一個例子是 Pollen Forecast for Scotland 系統，它本質上可以是一個模板。NLG 系統以六個數字作為輸入，這些數字預測蘇格蘭不同地區的花粉水平。根據這些數字，系統生成花粉水平的簡短文本摘要作為其輸出。

例如，使用 2005 年 7 月 1 日的歷史數據，該軟件生成了星期五的草花粉水平已從昨天的中等水平增加到高水平，該國大部分地區的值約為 6 到 7。然而，在北部地區，花粉水平將是中等的，值為 4。相比之下，由人類氣象學家根據這些數據撰寫的實際預測是，預計蘇格蘭大部分地區的花粉計數將保持在 6 級的高水平，甚至在東南部也將保持在 7 級。唯一的緩解是在北部群島和蘇格蘭大陸的遠東北部，花粉計數中等水平。

NLG 的工作原理是什么？

自然語言生成（NLG）是 AI 的一個分支，專注于從數據中自動生成類似人類的語言。NLG 系統將結構化數據作為輸入，并將其轉換為連貫的、上下文相關的人類可讀文本。目標是使生成的文本聽起來像是由人類編寫的。

以下是自然語言生成工作原理的高級概述：

數據輸入：結構化數據是 NLG 系統使用的第一個輸入。此信息可能來自多個來源，包括電子表格、數據庫和其他有序格式。

內容規劃：根據對輸入數據的分析，系統決定生成的文本中要包含哪些詳細信息。需要對內容、安排和一般結構的選擇做出選擇。

文本規劃：NLG 系統在決定內容后安排內容的自然語言表達。它為生成的文本選擇正確的措辭、語氣和樣式。

句子生成：使用計劃的內容作為指導，系統生成單個句子。為此，選擇正確的單詞、短語和句法結構是必要的。雖然一些 NLG 系統使用預定義的模板生成文本，但其他 NLG 系統可能會使用更高級的技術，例如機器學習。

連貫性和一致性：NLG 系統生成的文本應保持一致且連貫。這需要確保生成的句子遵循語法和文體慣例并自然流暢。它還可能需要繼續制作與早期作品一致的內容。

細化：為了提高生成文本的口徑，可以使用細化程序。這可能需要為自然性、清晰度和語法做額外的校對。

自然語言生成的階段

內容確定：決定句子中要表示的主要內容或文本中要提及的信息。例如，在上面的花粉示例中，決定是否明確提及東南部的花粉水平為 7。
文檔結構：決定所傳達信息的結構或組織。例如，決定首先描述花粉水平高的區域，而不是花粉水平低的區域。
聚合：將相似的句子放在一起以提高理解和可讀性。例如，將周五的草花粉水平已從昨天的中等水平增加到高水平，全國大部分地區的草花粉水平將在 6 到 7 左右合并到一個句子中，周五的草花粉水平已從昨天的中等水平增加到高水平，全國大部分地區的值約為 6 到 7。
詞匯選擇：使用適當的詞語，清楚地傳達含義。例如，在描述花粉水平 4 時，決定應使用 medium 還是 medium。
引用表達式生成：創建此類引用表達式，以幫助識別特定對象和區域。例如，決定在 Northern Isles 和 Far northeast of Continental Scotland 中使用來指代蘇格蘭的某個地區。此任務還包括對代詞和其他類型的 anaphora 做出決定。
實現：根據語法規則創建和優化應該正確的文本。例如，使用 will be 表示將來時 to be。

評估 NLG 系統的技術

基于任務的評估： 它包括基于人工的評估，他們評估它對他執行任務的幫助程度。例如，可以通過將這些摘要提供給醫生并評估這些摘要是否有助于醫生做出更好的決策來評估生成醫療數據摘要的系統。
人工評分： 它根據一個人對文本的質量和有用性的評分來評估生成的文本。
指標： 它將生成的文本與專業人士撰寫的文本進行比較。

交互式使用自然語言生成的一個示例是 WYSIWYM 框架，它代表“所見即所得”它允許用戶查看和作底層正式語言文檔（NLG 輸入）的連續呈現視圖（NLG 輸出），從而在不學習正式語言的情況下編輯正式語言。

另一個例子包括協助人類作家并使寫作過程更加高效和有效的內容生成系統。已經構建了一個基于使用搜索引擎 API 的 Web 挖掘的內容生成工具。該工具模擬剪切和粘貼寫作場景，其中作者從各種搜索結果中形成其內容。

到目前為止，最成功的 NLG 應用程序是 Data-to-Text 系統，它生成數據庫和數據集的文本摘要;這些系統通常執行數據分析和文本生成。特別是，已經構建了幾個系統，可以從天氣數據生成文本天氣預報。

自然語言生成的應用

自然語言生成（NLG）在一系列領域中有許多重要用途。以下是 NLG 廣泛使用的一些值得注意的領域

智能自動化和報告：

NLG 用于將分析和復雜數據轉換為人類可以理解的報告和摘要。這使得利益相關者特別容易理解商業智能中的見解并采取行動。

營銷和內容創作：

NLG 用于為博客、網站和廣告宣傳材料創建內容。它可以大規模制作書面材料，包括商品描述和促銷內容。

虛擬助手和聊天機器人：

通過允許聊天機器人和虛擬助手以自然語言進行響應，自然語言生成（NLG）提高了他們的對話技能。確保用戶體驗既有吸引力又像人一樣是勢在必行的。

金融和投資分析：

使用數字數據和趨勢，自然語言生成（NGL）在金融行業中用于自動生成財務報告、投資摘要和市場評論。

病案：

NLG 用于從電子健康記錄（EHR）生成醫療報告、文檔和患者摘要。在醫療環境中，它可以簡化記錄程序。

教育內容和電子學習：

NLG 有助于為學生創建教學材料、評估和個性化反饋。它有助于創建適應性強的學習平臺。

NLP、NLG 和 NLU 之間的差異

自然語言處理（NLP）、自然語言生成（NLG）和自然語言理解（NLU）是自然語言處理的三個不同但相互關聯的領域。以下是它們之間差異的簡要概述：

	自然語言處理	自然語言生成	自然語言理解
定義	自然語言處理（NLP）是一個研究人類語言和計算機如何交互的大型科學領域。它包括有關口語的理解、解釋和生產的所有活動。	NLG 是 NLP 的一個子集，專注于計算機生成的類似于人類的語言。它需要將信息或結構化數據轉換為以自然語言編寫的文本。	NLU 是 NLP 的一個子集，主要關注計算機如何理解和解釋人類語言。它需要從文本信息中獲得意義。
目標	自然語言處理（NLP）的目標是使計算機能夠理解、解釋和生成有意義的、與上下文相關的人類語言。	自然語言生成（NLG）的目標是生成合乎邏輯、適合上下文且聽起來像人類語音的文本。目標是生成人類可讀的報告、摘要或內容的應用程序經常使用它。	NLU 旨在賦予機器理解人類語言的含義、上下文和意圖的能力。這包括情感分析、語言理解和實體識別等任務。
應用	自然語言處理（NLP）應用于多個領域，例如語音識別、機器翻譯、情感分析和信息檢索。	自然語言生成（NLG）用于聊天機器人、內容制作、自動報告生成以及需要將結構化數據轉換為自然語言文本的任何其他情況。	自然語言理解（NLU）對于需要從文本數據中提取見解和信息的系統（例如聊天機器人和虛擬助手）至關重要。