自然語言生成

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自然語言生成英文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輸出[1][2]。喺最基本上,一個 NLG 程式[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輸出,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輸出嘅技術-當中嘅輸出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輸出,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,跟住輸出就會俾出段字嘅「總結版本」-輸出段字明顯短過 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,而輸出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 嘅輸出 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(由自然語言組成嘅輸出),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 多數都係輸出文字。
  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輸出」咁簡單。

睇埋[編輯]

文獻[編輯]

引咗[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.

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