自然語言生成(NLG):你需要知道的一切

自然語言生成(NLG)正以一股浪潮席卷全球創業公司數十億美元的語言正在顛覆人類創造內容和與機器互動的方式。

但NLG到底是什麼?它與其他人工智能語言技術有何不同?繼續閱讀:這篇文章有你需要知道的關於這項革命性技術的一切。

是什麼自然語言一代?

自然語言一代(NLG)是轉化的過程數據成自然語言使用人工智能．

NLG軟件通過使用機器學習和深度學習支持的人工智能模型，將數字轉化為人類可以理解的自然語言文本或語音。

聊天機器人、語音助手和人工智能博客作者(舉幾個例子)都使用自然語言生成。NLG係統可以根據預先設置的模板將數字轉換為敘述。它們可以預測接下來需要生成哪些單詞(比如在你正在積極輸入的電子郵件中)。或者，最複雜的係統可以製定完整的摘要、文章或回應。

NLG和自然語言處理(NLP)的區別是什麼?

NLG是翻譯的過程數據成文本或使用人工智能語音。自然語言處理(NLP)給了NLG這樣的機會數據．

自然語言處理是將您所說的話準確地翻譯成機器可讀數據的過程，以便NLG可以使用該數據生成響應。

畢竟，機器必須“理解”提示或對話，才能做出回應。換句話說:NLP讀(或聽)，而NLG寫(或說)。

NLG與自然語言理解(NLU)的區別是什麼?

NLP把你說的話翻譯成數據．一個NLG係統使用該數據生成語言．但如果機器的答案毫無意義呢?這就是自然語言理解(NLU)。

自然語言理解是利用計算模型來解釋人類語言背後的意義的人工智能。它分析由NLP產生的數據來理解你的單詞的意思和概念之間的關係。

NLG生成聽起來像人類的語言。NLU確保人類發音的語言實際上是有意義的。如果NLU完成了它的工作，你就會從聊天機器人或語音助手那裏得到非常有意義的回應。

自然語言生成的應用

NLG技術有無數的商業應用，而且幾乎可以肯定您每天都在體驗NLG—無論您是否意識到這一點。

下麵是一些高級NLG應用程序的示例:

• 聊天機器人自動回答網站上的問題。
• 語音助手比如Alexa或Siri會對命令做出反應。
• 機器翻譯工具把一種語言翻譯成另一種語言。
• 會話的人工智能助理使用高級NLG和NLU進行雙向對話。
• 分析平台可以使用NLG以易於理解的語言解釋數據中的見解。
• 艾未未的博客作家對於內容創建，可以使用語言模型自動編寫從句子到整篇文章的任何內容。
• 情緒分析平台使用NLU來理解哪種語言能與客戶產生共鳴，然後使用NLG來創建客戶可能會回應的信息。
• AI-powered轉錄工具使用語音識別來理解音頻，然後用NLG將其轉換成文本。
• 敘述一代工具使用結構化數據(通常以電子表格的形式)自動生成文本敘述。

這些隻是NLG在商業和消費者生活中廣泛應用的幾個方麵。現在讓我們看看為這些用例開發NLG的一些特定公司。

自然語言生成工具

有成千上萬的NLG工具使用人工智能和機器學習在商業應用中寫作和說話。

在營銷AI研究所BETVlCTOR1946伟德，我們跟蹤數千個AI供應商。所以，我們對做NLG的頂級工具有很好的感覺。這裏有一些值得探索:

Arria

Arria使用NLG將數據提取並總結為可讀的敘述。

自動化的見解

Automated Insights使用NLG幫助組織大規模創建收益報告、體育文章(分數、結果等)和數據驅動的敘述。

Clickvoyant

Clickvoyant使用NLG極大地縮短了從分析中提取見解並基於這些見解創建演示文稿的時間。

漂移

Drift使用會話NLG來消除聊天、電子郵件、視頻和自動化產品在購買過程中的摩擦。

Exceed.ai

Exceed.aiuses AI to engage with every sales lead that enters your pipeline, using human-like, two-way conversations by email and chat.

HyperWrite

Hyperwrite是一種NLG工具，它可以根據人類提供的提示自動編寫句子和段落。

MarketMuse

MarketMuse是一個人工智能驅動的助手，用於構建內容策略和創建內容。它使用NLG創建摘要，告訴你如何寫文章，以達到最大的影響，甚至會自動生成文本為你。

敘事科學軟件

敘事科學使用NLG獲取結構化數據(電子表格)，並將其轉化為聽起來像人類的敘事。

鉛筆

Pencil使用NLG自動生成性能更好的Facebook廣告。

Persado

Persado使用NLG生成營銷文案和創意，為您的個人前景跨渠道創造最好的信息。

Phrasee

Phrasee使用NLG比人類更好地自動編寫電子郵件主題行，從而導致更高的打開率。

Yseop

Yseop使用NLG從財務和醫療報告的數據中自動生成敘述。

既然您已經對NLG供應商有了一些了解，為什麼不自己開始使用該技術呢?

如何開始使用自然語言生成

在商業和市場營銷中開始使用NLG需要一些思考和計劃。

以下是您可以采取的一些初步步驟，以加速在您的業務中采用NLG。

1.確定是否有基本NLG的用例。

首先看看你已經在用數字手動講述的故事。把“故事”想象成任何對數據有意義的敘述。這可能包括麵向外部或麵向內部的報告、摘要、情況說明等。

你經常創作這類故事嗎?這些敘述是否具有一致的、可重複的格式(即你每周或每月都在報道或講述關於相同類型的數字的故事)?

這些可能是自然語言生成的候選者。

營銷人工智能研究所(marketing Artificial Intelligence Institute)背後的營銷機構PR 20/20使用NLG將穀歌Analytics報告的分析和製作時間縮短了80%。這不是一個利用GPT-3這樣健壯的東西的高級NLG用例，但它是一個有價值的用例。

它隻是表明，在教會您自然語言生成的基礎知識的同時，低掛的果實可能會更快地為您的組織創造價值。

2.查看數據的結構。

即使在用例中，自然語言生成也需要結構化數據才能工作。

您的數據集是否按有序的列和行組織?目前我們使用的NLG解決方案需要CSV上傳，因此數據需要幹淨且相對一致，才能從這項技術中獲得價值。

或者，在將數據上傳到使用自然語言生成的係統之前，您可能需要花時間清理數據。

3.對你的投資回報率要現實。

NLG解決方案，即使是基本的解決方案，通常也需要大量的時間來設置。您還需要為解決方案以及可能的相關NLG服務付費。您將希望以現實的眼光看待該技術，它可以為您做什麼，以及您可以在多大程度上使用它。

首先分析報告、文章或敘述目前需要多長時間，然後看看NLG可以節省多少時間。

最後，將節省的時間應用於所有受NLG影響的工作人員。每個員工每周節省一個小時對你的組織來說是有經濟意義的。

GPT-3與自然語言生成的未來

NLG領域最令人印象深刻的進展隻是最近才出現的，而且該領域正以極快的速度發展。

早在1986年，就有研究發表在可能的NLG用例．十年後，阿伯丁大學的研究人員發表了關於如何將這項技術用於文本和句子規劃．直到2006年，NLG應用的障礙仍在該領域的領導者之間進行定義和討論。

然而，2019年是NLG真正的輝煌之年。就在那時，OpenAI，一家非營利性的人工智能研究公司，宣布他們建立了一個人工智能模型，基本上寫出連貫的段落．這個模型被稱為GPT-2，它通過分析800萬個網頁來學習如何寫得很好。

GPT-2催生了GPT-3，該模型僅在一年後發布，使用的數據是前一個模型的100倍，功能是前一個模型的10倍。GPT-3是目前使用的最流行的NLG文本生成模型之一。它越來越多地被用於生成與人類書寫的句子和段落幾乎無法區分的文本。

這意味著，很快，下次你在網上聊天的時候，你可能都沒有意識到你是在和一台機器說話。