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自然言语生成（NLG）简介

自然言语生成（NLG）是自然语言处理（NLP）的重要组成部分，其主要目标是缩小人类与机器之间的交流障碍，将非语言形式的数据转化为人类易于理解的语言形式，如文章、报告等。

本文不仅介绍了NLG的基本概念，还探讨了NLG的三个级别、六个步骤及其三种典型应用场景。

NLG是什么？

NLG是NLP的一部分。NLP涵盖了两个主要方面：自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。NLU负责理解内容，而NLG则负责生成内容。

以智能音箱为例，当用户询问“现在几点了？”时，系统首先需要利用NLU技术识别用户的意图，理解他们想要获取的信息，然后通过NLG技术生成回答：“现在是六点五十分。”

NLG的主要功能

NLG旨在消除人类与机器之间的沟通障碍，将非语言形式的数据转化为人类易于理解的语言形式，例如文章或报告。

NLG有两种主要形式： 1. 文本到文本：从文本生成语言。 2. 数据到文本：从数据生成语言。

NLG的三个级别

NLG可以分为三个级别：

1. 简单的数据合并：这是NLG的一种简化形式，允许将数据转换为文本，类似于Excel中的函数操作。以邮件合并为例，其中的一些数据是从另一个源（如Excel表格）中提取的。

2. 模板化的NLG：这种级别的NLG采用模板驱动的方式展示输入数据。以足球比赛得分板为例，数据会动态更新，并由预定义的业务规则（如if/else语句）生成。

3. 高级NLG：这种级别的NLG更接近人类的思维方式。它能理解用户的意图，增加智能，考虑上下文，并生成易于理解和阅读的描述性叙述。

NLG的六个步骤

NLG过程主要包括以下六个步骤：

1. 内容确定：决定哪些信息应该包含在文本中，哪些不应该。

2. 文本结构：确定需要传达的信息后，合理组织文本的顺序。例如，在报道篮球比赛时，应优先表达时间、地点、参赛队伍，然后才是比赛概况和最终结果。

3. 句子聚合：不是每条信息都需要单独的句子来表达，有时将多条信息合并成一个句子会更加流畅易读。

4. 语法化：确定每个句子的内容后，将信息组织成自然语言。这一步骤会在不同信息之间加入一些连接词，使其更像一个完整的句子。

5. 参考表达式生成：这一步类似于语法化，但重点在于识别内容范围，并使用该范围内的词汇，而不是其他范围的词汇。

6. 语言完成：最后，当所有相关的单词和短语都确定后，需要将它们组合成一个结构良好的完整句子。

NLG的三种典型应用场景

NLG的三种主要应用场景包括：

1. 自动写作新闻：某些类型的新闻，如体育新闻，可以通过NLG技术自动生成。例如，腾讯的机器人每天可以撰写上千篇新闻报道。

2. 聊天机器人：随着Siri的出现，人们对聊天机器人的认知逐渐加深。近年来，智能音箱市场热度不断上升。此外，客服工作也开始被机器人取代，甚至一些电话客服也是机器人。

3. 商业智能的解读和报告生成：几乎所有行业都有自己的数据分析工具，可以生成各种图表。然而，得出结论和观点仍然需要人工干预。NLG的一个重要应用就是解读数据，自动生成结论和观点。

总结

自然语言生成（NLG）是NLP的重要组成部分，其主要目标是缩小人类与机器之间的沟通障碍，将非语言形式的数据转化为人类易于理解的语言形式。

• NLG的三个级别：简单数据合并、模板化NLG、高级NLG。
• NLG的六个步骤：内容确定、文本结构、句子聚合、语法化、参考表达式生成、语言完成。
• NLG的三种应用场景：自动写作新闻、聊天机器人、商业智能的解读和报告生成。