自然语言处理（NLP）系列（二）——自然语言生成（NLG）

前程无忧

上文我们了解了自然语言理解（NLU），今天我们来聊聊自然语言生成（NLG）。
自然语言生成（NLG）是自然语音处理（NLP）的另一项核心任务，主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。例如：人类对话智能音响，“现在几点了”，智能音响需要先利用NLU技术判断用户的意图，理解用户的需求是什么。然后再利用自然语言生成（NLG）技术回复：“现在是早上7点整”。



自然语言生成（NLG）的六个步骤
1.确定内容（Content Determination）
首先，自然语言生成（NLG）系统需要确定包含在生成的目标文章中的信息。通常数据中包含的信息比最终传达的信息要多。
2.文本结构（Text Structuring）
根据确定的内容，自然语言生成（NLG）系统需要合理的组织文本的顺序。例如：在报道一场乒乓球比赛时，会优先选择表达“比赛时间、地点、球队”等信息，其次再表达“比赛的概况”，最后表达“比赛的结局”。
3.句子聚合（Sentence Aggregation）
将多个信息合并到一个句子里进行表达，会更易于阅读。
4.语法化（Lexicalisation）
在每一句话的内容确定之后，往各种信息之间加一些连接词，使得内容看起来是一个完整的句子。
5.参考表达式生成（Referring Expression Generation|REG）
选择一些单词和短语来构成一个完整的句子，判别出所在的领域，通过REG来进行领域识别，然后使用该领域的词汇。
6.语言实现（Linguistic Realisation）
最后一步，将所有相关的单词和确定的短语组成一个结构完整的句子。


自然语言生成（NLG）生成文本方式有哪些？
1.简单的数据合并：
简单化形式是指将数据转化为文本（通过类似excel的函数）。
2.模板化自然语言生成（NLG）
模板化自然语言生成—（NLG）使用模板驱动模式来显示输出。
3.高级自然语言生成（NLG）
此形式的自然语言生成就与人类一样，其理解意图会考虑到文本的上下文环境，并将结果呈现给用户一种可以轻松阅读和理解的表述中。


自然语言生成（NLG）的应用广泛
1.AI编辑新闻
某些领域中有明显规则的新闻。如体育新闻可借助自然语言生成（NLG）来完成。
2.聊天机器人
例如Sir、智能音响等可进行对话的聊天机器人。
3.自动生成报告
很多都有自己的数据统计和分析工具。这些工具可以产生不同样式的图表，但还是需要依赖人来输出结论和观点。自然语言生成（NLG）可解读这些数据，自动的输出结论和观点。
4.用于下象棋
为了确定自然语言生成（NLG）模型的能力极限,有专家训练了首个用GPT下中国象棋的模型,结果表明GPT能够不错地完成象棋的开局和中局,体现了一定的棋力,这表明自然语言生成（NLG）模型已经不仅仅局限于产生NL(自然语言),实际上一切可用字符串表达出来的内容都有可能生成。其主要原理是：将下棋的过程看作是棋子在棋盘坐标上的一系列移动过程,因此可以将这个过程表示为字符序列，然后让模型按照棋谱的套路进行训练。
5.用低成本快速生成文本内容
自然语言生成（NLG）技术可用低成本快速生成文本内容。例如法律判决书的摘要，这原本需要人类通读全文再对此进一步摘要总结，而现在可以借助自然语言生成（NLG）技术自动生成摘要，又省时又省力。
6. 看图说话
看图说话的能力也是自然语言生成（NLG）技术的大亮点应用。针对目标图片，自然语言生成（NLG）技术可以生成相关的图片描述，在电商领域的商品描述生成以及盲人辅助场景具有实际意义。



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