自然语言生成（Natural-language generation | NLG）
自然语言生成 – NLG 是 NLP 的重要组成部分，他的主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。
本文除了介绍 NLG 的基本概念，还会介绍 NLG 的3个 Level、6个步骤和3个典型的应用。
什么是 NLG？
NLG 是 NLP 的一部分
NLP有2个核心任务：NLU和NLG
NLP = NLU + NLG
自然语言生成 – NLG 是 NLP 的重要组成部分。NLU 负责理解内容，NLG 负责生成内容。
以智能音箱为例，当用户说“几点了？”，首先需要利用 NLU 技术判断用户意图，理解用户想要什么，然后利用 NLG 技术说出“现在是6点50分”。
自然语言生成 – NLG 是什么？
NLG - 将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式
NLG 是为了跨越人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式，如文章、报告等。
自然语言生成 – NLG 有2种方式：
text – to – text：文本到语言的生成
data – to – text ：数据到语言的生成
将数据转化成语言的案例
NLG 的3个 Level
NLG 的3个 Level
简单的数据合并
自然语言处理的简化形式，这将允许将数据转换为文本（通过类似Excel的函数）。为了关联，以邮件合并（MS Word mailmerge）为例，其中间隙填充了一些数据，这些数据是从另一个源（例如MS Excel中的表格）中检索的。
简单的数据合并-邮件合并
模板化的 NLG
这种形式的NLG使用模板驱动模式来显示输出。以足球比赛得分板为例。数据动态地保持更改，并由预定义的业务规则集（如if / else循环语句）生成。
模板化的NLG
高级 NLG
这种形式的自然语言生成就像人类一样。它理解意图，添加智能，考虑上下文，并将结果呈现在用户可以轻松阅读和理解的富有洞察力的叙述中。
NLG 的6个步骤
NLG 的6个步骤
第一步：内容确定 – Content Determination
作为第一步，NLG 系统需要决定哪些信息应该包含在正在构建的文本中，哪些不应该包含。通常数据中包含的信息比最终传达的信息要多。
第二步：文本结构 – Text Structuring
确定需要传达哪些信息后，NLG 系统需要合理的组织文本的顺序。例如在报道一场篮球比赛时，会优先表达「什么时间」「什么地点」「哪2支球队」，然后再表达「比赛的概况」，最后表达「比赛的结局」。
第三步：句子聚合 – Sentence Aggregation
不是每一条信息都需要一个独立的句子来表达，将多个信息合并到一个句子里表达可能会更加流畅，也更易于阅读。
第四步：语法化 – Lexicalisation
当每一句的内容确定下来后，就可以将这些信息组织成自然语言了。这个步骤会在各种信息之间加一些连接词，看起来更像是一个完整的句子。
第五步：参考表达式生成 – Referring Expression Generation|REG
这个步骤跟语法化很相似，都是选择一些单词和短语来构成一个完整的句子。不过他跟语法化的本质区别在于“REG需要识别出内容的领域，然后使用该领域（而不是其他领域）的词汇”。
第六步：语言实现 – Linguistic Realisation
最后，当所有相关的单词和短语都已经确定时，需要将它们组合起来形成一个结构良好的完整句子。
NLG 的3种典型应用
NLG 的不管如何应用，大部分都是下面的3种目的：
能够大规模的产生个性化内容
帮助人类洞察数据，让数据更容易理解
加速内容生产
下面给大家列一些比较典型的应用：
NLG的3种典型应用
自动写新闻
某些领域的新闻是有比较明显的规则的，比如体育新闻。目前很多新闻已经借助 NLG 来完成了。
聊天机器人
大家了解聊天机器人都是从 Siri 开始的，最近几年又出现了智能音箱的热潮。
除了大家日常生活中很熟悉的领域，客服工作也正在被机器人替代，甚至一些电话客服也是机器人。
HomePod内置了聊天机器人Siri
BI 的解读和报告生成
几乎各行各业都有自己的数据统计和分析工具。这些工具可以产生各式各样的图表，但是输出结论和观点还是需要依赖人。NLG 的一个很重要的应用就是解读这些数据，自动的输出结论和观点。（如下图所示）
NLG自动生成数据解读的报告
总结
自然语言生成 – NLG 是 NLP 的重要组成部分，他的主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。
NLG 的3个level
简单的数据合并
模块化的 NLG
高级 NLG
NLG 的6个步骤
内容确定 – Content Determination
文本结构 – Text Structuring
句子聚合 – Sentence Aggregation
语法化 – Lexicalisation
参考表达式生成 – Referring Expression Generation|REG
语言实现 – Linguistic Realisation
NLG 应用的3个目的
能够大规模的产生个性化内容
帮助人类洞察数据，让数据更容易理解
加速内容生产
NLG 的3个典型应用
自动写新闻
聊天机器人
BI 的解读和报告生成
百科介绍
百度百科（详情）
自然语言生成是研究使计算机具有人一样的表达和写作的功能。即能够根据一些关键信息及其在机器内部的表达形式，经过一个规划过程，来自动生成一段高质量的自然语言文本。
自然语言处理包括自然语言理解和自然语言生成。自然语言生成是人工智能和计算语言学的分支,相应的语言生成系统是基于语言信息处理的计算机模型,其工作过程与自然语言分析相反,是从抽象的概念层次开始,通过选择并执行一定的语义和语法规则来生成文本。
维基百科（详情）
自然语言生成（NLG）是语言技术的一个方面，侧重于从结构化数据或结构化表示（如知识库或逻辑形式）生成自然语言。当这种形式表征被解释为心理表征的模型时，心理语言学家更喜欢语言生成这个术语。
可以说一个NLG系统就像一个翻译器将数据转换成自然语言表示。然而，由于自然语言的固有表现力，产生最终语言的方法与编译器的方法不同。NLG已经存在了很长时间，但商业NLG技术最近才被广泛使用。
扩展阅读
开拓视野
一文了解自然语言生成演变史！(2019-5)
自然语言生成的演变史（2019-3）