自然语言生成(NLG)在很多NLP领域或任务都有涉及,比如摘要生成、VQA(视觉问答) 、翻译、写诗词、写作文、写新闻、NBA等赛事报道、对话系统等。不同任务下的NLG也不一样,今天我们简单来聊聊对话系统中的NLG。 1. …
自然语言生成（NLG）是从会话代理到内容创建等应用程序的核心。尽管取得了进步，但NLG系统经常像“黑匣子”一样运行，让开发人员和用户对其决策过程摸不着头脑。可解释性人工智能（XAI）通过使NLG模型更具可解释性和可控性有效地弥补了这一缺口。本文探讨了增强NLG系统透明度的实用技术和工具，提供了详细的代码片段和逐...
从简单的规则到先进的预训练模型,NLG技术经历了显著的演进,并在多个领域展现出巨大的应用潜力。随着技术的不断进步,未来的NLG系统将在智能化、个性化和多样化方面取得更大的突破,为人类带来更加便捷和智能的信息交互体验。
技术基础关联:拓尔思是国内最早从事自然语言处理(NLP)技术研发的企业之一。NLP 与 NLG 同属人工智能领域的分支,NLP 侧重于让计算机理解和处理人类语言,NLG 则聚焦于让计算机生成自然语言文本。拓尔思在 NLP 领域的技术积累,如语言理解、语义分析等,为其在 NLG 相关技术的探索和应用提供了坚实基础。
对话系统中的自然语言生成技术总结如下：一、NLG的应用类型 闲聊型对话：通过意图识别和情感分析，生成开放性、富有个性的回复，以构建更自然的互动体验。任务型对话：在任务型对话系统中，NLG生成澄清指令和引导性内容，帮助用户完成任务。这涉及自然语言理解、对话状态跟踪和对话流程规划。知识问答型对话：...
NLU、NLP、NLG是自然语言处理的核心技术，它们之间存在密切的关系。NLU是NLP的一个重要组成部分，它是实现NLP应用的基础。NLP是NLU和NLG的综合体，它涵盖了自然语言理解和自然语言生成两个方面。NLG是NLP的一个重要组成部分，它是实现自然语言生成应用的基础。三、NLU、NLP、NLG的应用 NLU技术的应用包括机器翻译、信息...
自然语言处理(NLP)技术通常可以分为两大类,分别是自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)。其中NLU主要指常见的文本分类、序列标注、信息抽取等任务,而NLG则包括机器翻译、对话系统、自动摘要等。随着GPT、BERT、T5等大型预训练语言模型的推广,NLU能力已经有了长足的进步,诸如GLUE、SuperGLUE等榜单不断被刷新,关于大型...
在人工智能领域,对话系统作为人机交互的重要桥梁,其核心技术之一便是自然语言生成(Natural Language Generation, NLG)。NLG技术能够将结构化的数据或内部表示转换为人类可理解的自然语言文本,是实现智能对话的关键环节。本文将简明扼要地介绍对话系统中NLG技术的概念、应用场景、技术原理及实际应用,帮助读者更好地理解这一...
下面是一些常见的NLG技术实现方式: 1.模板匹配(Template matching):使用预定义的文本模板和填充变量的方式生成自然语言文本。模板可以包含静态文本和动态变量,通过替换变量的值来生成最终文本。 2.规则系统(Rule-based systems):使用基于规则的技术来生成文本。规则系统使用预定义的规则集,这些规则定义了按照特定的逻辑或...
NLG技术的演进历程包含多种策略：1. 传统方法：如模板和树结构，奠定基础。2. 计划式NLG：Sentence Plan、Reranker和Surface Realizer的整合，借助句法树实现更精细的生成。3. 类别基语言模型（Class-Based LM）：基于类别划分的语言建模，提高生成效率。4. 短语基NLG：高效但需大量语义对齐，平衡效率与...