自然語言生成(NLG):你需要知道的一切

自然語言生成(NLG)的浪潮正在席卷世界創業公司數十億美元的語言顛覆人類如何創建內容和與機器進行交互。

但NLG究竟是什麼?它是如何不同於其他人工智能語言技術?閱讀:這篇文章擁有一切你需要知道的關於這個革命性的技術。

自然語言生成是什麼?

自然語言一代(NLG)轉變的過程數據成自然語言使用人工智能。

NLG軟件通過使用人工智能模型由機器學習和深度學習將數字轉化為自然語言文本或演講,人類可以理解。

聊天機器人,語音助手和艾未未的博客作家(等等)都使用自然語言生成。NLG係統可以把數字變成敘述基於預設模板。他們可以預測哪些單詞需要生成下一個(在說,電子郵件你積極輸入)。或者,最複雜的係統可以製定完整的總結,文章,或反應。

之間的區別是什麼NLG和自然語言處理(NLP) ?

NLG就是翻譯的過程數據成文本使用人工智能或演講。自然語言處理(NLP)使NLG數據。

自然語言處理是一個過程,準確地把你說的話翻譯成機器可讀的數據,以便NLG可以使用這些數據來生成一個響應。

畢竟,“理解”的機器提示或談話以工藝的反應。換句話說:NLP讀取(或聽到),而NLG寫道(或說明)。

之間的區別是什麼NLG和自然語言理解(NLU) ?

NLP翻譯你說的話數據。一個NLG係統使用該數據生成語言。但如果機器的回答沒有意義嗎?這就是自然語言理解(NLU)。

自然語言理解是人工智能,使用計算模型來解釋人類語言背後的含義。分析了數據產生的NLP理解你的話的含義和概念之間的關係。

NLG生成語言聽起來人類。NLU確保最富語言實際上意味著什麼。如果NLU做它的工作,您得到的響應從chatbot或語音助理,意義非凡。

自然語言生成的應用程序

NLG技術有無數的商業應用,你幾乎可以肯定經驗NLG daily-whether你意識到與否。

這裏是少數先進NLG應用的例子:

• 聊天機器人網站上的自動回答問題。
• 語音助手像Alexa或Siri響應命令。
• 機器翻譯工具將一種語言轉化為另一種。
• 會話的人工智能助理使用先進的NLG NLU進行雙向對話。
• 分析平台從你的數據可以使用NLG解釋見解易於理解的語言。
• 艾未未的博客作家對於內容創建可以使用語言模型自動寫一整篇文章從一個句子。
• 情緒分析平台使用NLU理解語言與客戶產生共鳴,然後采用NLG創建他們可能回應的消息。
• AI-powered轉錄工具使用語音識別理解音頻,然後NLG轉化成文本。
• 敘述一代工具使用結構化數據(通常以電子表格的形式)來自動生成一個文本敘事。

這些僅僅是一些廣泛NLG用於商業和消費者的生活方式。現在讓我們看看一些特定的公司為這些用例開發NLG。

自然語言生成工具

有成千上萬的NLG工具,利用人工智能和機器學習在商業應用寫作和說話。

在營銷的人工智能BETVlCTOR1946伟德研究所,我們跟蹤成千上萬的AI供應商。所以,我們有一個很好的工具做NLG。這裏有一些探索:

Arria

Arria使用NLG提取和總結數據轉換成可讀的故事。

自動化的見解

自動化的見解使用NLG幫助組織在規模創造收益報告,體育用品(框得分,結果等),和數據驅動的敘述。

Clickvoyant

Clickvoyant使用NLG顯著減少所花費的時間從分析提取的見解並創建演示基於這些見解。

漂移

漂移使用會話NLG清除購買過程中的摩擦與聊天、電子郵件、視頻和自動化產品。

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是一個NLG工具,自動根據提示寫句子和段落提供了一個人類。

MarketMuse

MarketMuse是一個AI-driven助理來構建內容策略和創建內容。它使用NLG創建總結內褲告訴你如何寫文章最大的影響,甚至會自動為您生成的文本。

敘事科學軟件

敘事科學軟件使用NLG采取結構化數據(電子表格),把它們變成最富的故事。

鉛筆

鉛筆使用NLG自動生成性能Facebook的廣告。

Persado

Persado使用NLG生成營銷複製和創意為您的個人前景在創建最好的消息渠道。

Phrasee

Phrasee使用NLG自動寫郵件主題行比人類,導致更高的開放率。

Yseop

Yseop使用NLG從數據自動生成敘述在金融和醫療報告。

現在你有一些想法NLG供應商,為什麼不開始使用這項技術嗎?

如何開始使用自然語言生成

開始使用NLG在商業和營銷需要一些思考和規劃。

這裏有一些初始步驟可以加速NLG收養在您的業務。

1。確定你有一個用例基本NLG。

看第一次手工的故事你已經告訴號碼。認為“故事”是數據的任何有意義的故事。麵向這可能包括的或報告、總結、情況說明書等。

你經常產生這些類型的故事嗎?這些故事在一個一致的、可重複的格式(即你報道或講故事對相同類型的數字每周或每月)?

這些可能是自然語言生成的候選人。

公關20/20,背後的營銷機構營銷人工智能研究所利用NLG減少分析和生產時間穀歌分析報告的80%。這不是一個先進的NLG用例利用GPT-3一樣健壯,但這是一個有價值的人。

它隻是表明唾手可得可能更快的為組織創造價值,而教學你自然語言生成的基礎知識。

2。看看你的數據結構。

即使有一個用例,自然語言生成需要結構化數據的工作。

你的命令行和列中的數據組織的?當前NLG解決方案我們使用需要一個CSV上傳,所以數據需要清潔和相對一致的價值的技術。

或者,你可能需要花時間清理你的數據在上傳之前使用自然語言生成係統。

3所示。麵對現實你的ROI。

NLG解決方案,即使是基本的,通常需要大量的時間來設置。你還需要支付解決方案,並可能相關的NLG服務。你要看一個現實的技術,它可以幫你做什麼,有多少你可以使用它。

首先分析報告多久,目前文章或故事,然後看到NLG多少時間可以刮掉。

最後,運用這些時間儲蓄全體員工NLG會影響誰。每周一個小時保存每個雇員可能對您的組織的金融意義。

GPT-3和自然語言的未來一代

最令人印象深刻的進步NLG隻有最近發生移動的速度太快。

早在1986年,研究發表可能NLG用例。十年後,阿伯丁大學的研究人員發表關於如何使用的技術文字和句子規劃。直到2006年,障礙NLG收養領導人中還定義和討論。

然而,2019年變成了真正的旗幟NLG。當時OpenAI,一個非盈利的AI研究公司,宣布他們構建了一個人工智能模型,本質上大規模文本的連貫的段落寫道。模型被稱為GPT-2,它學會了如何寫這篇文章通過分析八百萬個網頁。

GPT-2導致GPT-3,發布的模型比使用一年後100 x更多的數據比它的階級社會是10倍。GPT-3現在最流行的一種NLG今天文本生成模型。越來越多的用於生成文本,幾乎是區別人類書麵句子和段落。

這意味著,很快,下次你在網上交談,你甚至可能沒有意識到你與一台機器。