自然语言生成（NLG）是自然语言处理（NLP）的关键部分，其主要目标是缩小人类与机器之间的沟通差距，将非语言格式的数据转化为人类易于理解的语言形式，如文章和报告等。

本文旨在介绍NLG的基本概念，并详细阐述NLG的三个层级、六个步骤以及三种典型应用场景。

什么是NLG？

NLG是NLP的一部分

NLP包括自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG），前者负责理解内容，后者负责生成内容。以智能音箱为例，当用户询问“现在几点了”时，系统首先利用NLU技术解析用户的意图，然后通过NLG技术回应：“现在是六点五十分。”

NLG是什么？

NLG的主要任务是将非语言格式的数据转化为人类可以理解的语言形式，例如文章和报告等。它有两种生成方式：文本到文本和数据到文本。

NLG的三个层级

简单的数据整合

这是一种简化版的自然语言处理方式，允许将数据转化为文本。例如，邮件合并功能就是一种常见的数据整合方式，它从其他来源（如Excel表格）提取数据并填充到文档中。

模板化的NLG

这种层级的NLG采用模板驱动的形式展示输入数据。例如，足球比赛得分板就是一种模板化的NLG应用，数据会动态更新，并通过预设的业务规则生成内容。

高级NLG

高级NLG更接近人类的思维方式，它可以理解意图，结合上下文信息，并生成具有洞察力且易于理解的叙述。

NLG的六个步骤

内容确定

第一步是决定文本中需要包含哪些信息。通常数据中包含的信息量会超过最终呈现的信息量。

文本结构

确定了需要传达的信息后，下一步是合理安排文本的顺序。例如，在报道篮球比赛时，通常会先描述比赛的时间、地点、参赛队伍，再详细介绍比赛过程和结果。

句子聚合

并非所有信息都需要单独的句子来表达，合并多个信息到一个句子中可以使文本更加流畅易读。

语法化

确定每个句子的内容后，将这些信息组织成自然语言。这一过程包括添加连接词，使文本看起来更完整。

参考表达式生成

这一阶段类似于语法化，但其重点在于识别内容的范围，并选择适当的词汇来表达。

语言实现

最后一步是将所有相关词汇和短语组合成完整的句子。

NLG的三种典型应用

自动新闻写作

许多领域的新闻报道都有明确的模式，比如体育新闻。目前，许多新闻已经借助NLG技术自动生成。

聊天机器人

随着智能音箱的兴起，人们越来越熟悉聊天机器人。客服工作也开始被机器人取代，甚至一些电话客服也是由机器人完成。

商业智能报告生成

各行各业都有自己的数据分析工具，这些工具可以生成各种图表，但得出结论和观点仍需依赖人类。NLG的一个重要应用就是自动解释数据并生成结论。

总结

自然语言生成（NLG）是自然语言处理（NLP）的重要组成部分，它的主要目的是降低人类与机器之间的沟通障碍，将非语言格式的数据转化为人类易于理解的语言形式。

NLG的三个层级

• 简单的数据整合
• 模板化的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
• 语言实现

NLG的三种典型应用

• 自动新闻写作
• 聊天机器人
• 商业智能报告生成

希望这些改写后的信息对你有所帮助。