NLG (自然语言生成)

定义

自然语言生成(Natural Language Generation, NLG)是NLP的一个子领域，专注于将机器生成的非语言格式的数据或信息转换成人类可以理解的自然语言文本。

核心类型

1. 文本到文本的生成(Text-to-Text Generation)：将已有文本转换为另一种形式

   • 摘要生成
   • 机器翻译
   • 文本改写
   • 风格转换

2. 数据到文本的生成(Data-to-Text Generation)：将结构化数据转换为文本

   • 数据报告生成
   • 图表描述
   • 天气预报生成
   • 财务报表叙述

生成过程

1. 内容确定：决定要表达什么信息
2. 文档规划：组织信息的结构和顺序
3. 微观规划：设计句子结构和段落
4. 表层实现：生成最终的自然语言文本

技术方法

1. 基于规则的方法：使用预定义模板和规则
2. 统计方法：基于概率模型
3. 神经网络方法：
   • 序列到序列模型(Seq2Seq)
   • 注意力机制(Attention)
   • Transformer架构
4. 预训练语言模型：
   • GPT系列
   • T5
   • BART

评估指标

1. 自动评估：
   • BLEU、ROUGE、METEOR（与参考文本比较）
   • 困惑度(Perplexity)
2. 人工评估：
   • 流畅性(Fluency)
   • 连贯性(Coherence)
   • 相关性(Relevance)
   • 准确性(Accuracy)

应用场景

1. 内容创作：自动写作、创意写作
2. 对话系统：聊天机器人回复生成
3. 报告生成：自动生成数据分析报告
4. 个性化内容：定制化邮件、通知
5. 辅助写作：写作建议、自动补全

挑战

1. 保持连贯性：生成逻辑连贯的长文本
2. 事实准确性：避免"幻觉"(hallucination)问题
3. 风格控制：控制生成文本的语气和风格
4. 多样性：避免重复和单调
5. 道德考量：避免有害内容生成

实例说明

以天气报告生成为例：

输入数据：

{
  "location": "北京",
  "date": "2023-04-15",
  "temperature": {"morning": 15, "afternoon": 28, "evening": 20},
  "weather": ["晴", "多云", "晴"],
  "wind": {"direction": "东北", "speed": "3-4级"},
  "humidity": 45,
  "aqi": 75
}