自然語言生成

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後現代主義生成器呢個網站曉用 NLG 技術產生假嘅後現代主義學術文。

自然語言生成zi6 jin4 jyu5 jin4 sang1 sing4（英文：natural language generation，NLG）係自然語言處理（NLP）嘅一個子領域。NLP 係人工智能嘅一部份，研究點樣教電腦處理自然語言，而 NLG 就係 NLP 下嘅一門，集中研究點樣用 NLP 嘅技術，教電腦產生用自然語言組成嘅 output [1][2]。喺最基本上，一個 NLG 程式會[3]

不過由 2010 年代經已有人喺度提出，NLG 程式嘅 input 未必一定要係語言或者文字：攞人做例子，人可以（例如）攞住幅圖像睇，跟住用口講嘅字描述幅圖像－input 係幅圖像，而 output 係一段講嘢嘅語音（由自然語言組成嘅 output）[4]，NLP 工作者可以寫程式模仿呢種認知過程，而呢種做法都會產生自然語言 output，所以屬 NLG 嘅一部份[3][5]。

NLG 技術最早可以追溯到 1960 年代。到咗廿一世紀初，NLG 技術經已取得咗相當嘅成功，俾人攞嚟造天氣報告[6]或者傾偈機械人等嘅用途[7]。除此之外，甚至仲有人嘗試教電腦用 NLG 技術創造散文虛構故仔作品，令 NLG 變成運算創意（computational creativity）嘅一環[1]。

基本定位[編輯]

內文：自然語言處理

自然語言生成係自然語言處理（NLP）嘅一門。NLP 包含所有「教電腦處理自然語言」嘅技術，例如係教電腦做翻譯呀噉，而 NLG 就專指教電腦產生自然語言 output 嘅技術－當中嘅 output 可以係文字或者講嘢嘅語音都得[註 1]。喺最基本上，NLG 程式會攞某啲嘢做 input，運算[註 2]一輪之後再俾段字或者語音出嚟做 output，涵括咗[3]：

  • 機械翻譯，簡稱機翻：指教電腦做翻譯嘅技術；一個文字機翻程式會攞一段用源頭文字（例如英文）寫嘅字（input），再將段字轉換做用目標文字（例如粵文）寫嘅字（output）[8]；
  • 自動總結：教部電腦自動噉同一段字「做總結」；一個噉嘅程式會攞一段文字做 input，跟住 output 就會俾出段字嘅「總結版本」－output 段字明顯短過 input 段字一大截，但同時又講到嗮 input 段字啲要點[9]。
  • 電腦輔助評閱：教部電腦自動噉評閱一份文件；例如係教電腦檢查啲文字有冇串錯字噉，input 會係段要檢查嘅文字，而 output 就會係改啱嗮啲串法嘅字，又或者係啲串錯字標好嗮嘅字[10]。

... 呀噉。要留意嘅係，NLG 嘅 input 唔一定要係文字或者語音：NLP 工作者一致同意，NLG 嘅 output 一定係自然語言（文字或者語音），但 input 就可以係啲非自然語言嘅嘢，例如人有能力望住一幅圖像（幅圖像係 input），再用言語嚟描述幅圖入面嘅嘢（由自然語言組成嘅 output），如果有 NLG 研究者整到個程式能夠做到同樣嘅嘢，噉嗰個程式都可以算係 NLG；事實係廿一世紀初嘅研究表明，同攞自然語言做 input 嘅 NLG 比起嚟，攞非自然語言做 input 嘅 NLG 撈絞好多[3]。

大致步驟[編輯]

睇埋：自然語言理解同埋遞迴神經網絡

NLG 主要會有以下呢啲步驟[11]：

  • 內容決定：即係例如用 NLG 產生天氣報告，個程式第一步要決定個天氣報告要包含嗰啲數據（個氣溫係攝氏幾多度、濕度係幾多 %... 呀噉）；
  • 結構決定：決定啲內容以咩次序講出嚟，例如用返天氣報造個例子，研究者要決定「講咗氣溫先，定講咗濕度先」噉嘅資訊；
  • 結合：將啲相似嘅句子結合，用數量最少同最短嘅句子講最多嘅資訊；
  • 選字：揀適當嘅用字。
  • 評估：評估一個 NLG 系統掂唔掂。

註釋[編輯]

  1. ↑ 不過廿一世紀初嘅 NLG 多數都係 output 文字。
  2. ↑ 原則上，「運算」可以係「按某啲法則揀 input 入面嘅字，再按某啲法則將揀咗嘅字砌做 output」咁簡單。

睇埋[編輯]

文獻[編輯]

攷[編輯]

  1. ↑ 1.0 1.1 Daza, A., Calvo, H., & Figueroa-Nazuno, J. (2016, June). Automatic text generation by learning from literary structures (PDF). In Proceedings of the Fifth Workshop on Computational Linguistics for Literature (pp. 9-19).
  2. ↑ Reiter, Ehud; Dale, Robert (March 1997). "Building applied natural language generation systems". Natural Language Engineering. 3 (1): 57-87.
  3. ↑ 3.0 3.1 3.2 3.3 Gatt, A., & Krahmer, E. (2018). Survey of the state of the art in natural language generation: Core tasks, applications and evaluation. Journal of Artificial Intelligence Research, 61, 65-170.
  4. ↑ Farhadi A., Hejrati M., Sadeghi M.A., Young P., Rashtchian C., Hockenmaier J., Forsyth D. (2010-09-05). Every picture tells a story: Generating sentences from images (PDF). European conference on computer vision. Berlin, Heidelberg: Springer. pp. 15-29.
  5. ↑ Reiter, E., & Dale, R. (2000). Building Natural Language Generation Systems. Cambridge University Press, Cambridge, UK.
  6. ↑ Goldberg E, Driedger N, Kittredge R (1994). "Using Natural-Language Processing to Produce Weather Forecasts". IEEE Expert. 9 (2): 45-53.
  7. ↑ Dale, Robert; Reiter, Ehud (2000). Building natural language generation systems. Cambridge, U.K.: Cambridge University Press.
  8. ↑ Hutchins, W. J., & Somers, H. L. (1992). An introduction to machine translation, Vol. 362. Academic Press London.
  9. ↑ Clarke, J., & Lapata, M. (2010). Discourse Constraints for Document Compression. Computational Linguistics, 36(3), 411-441
  10. ↑ Kukich, K. (1992). Techniques for automatically correcting words in text. ACM Computing Surveys (CSUR), 24(4), 377-439.
  11. ↑ Artificial Intelligence | Natural Language Generation. GeeksForGeeks.

拎[編輯]

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