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Veuillez expliquer ce qu'est la "génération de langage naturel"
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La génération du langage naturel (NLG) est un processus logiciel qui produit une sortie en langage naturel.Dans l'une des étude les plus citées sur les méthodes NLG, NLG est caractérisé comme "le sous-champ de l'intelligence artificielle et de la linguistique informatique qui concerne la construction de systèmes informatiques que de produire-Le représentation linguistique des informations ".
Bien qu'il soit largement convenu que la sortie de tout processus NLG est du texte, il existe un désaccord sur la question de savoir si les entrées d'un système NLG doivent être non linguistiques.Les applications courantes des méthodes NLG comprennent la production de divers rapports, par exemple les rapports météorologiques et patients;légendes de l'image;et les chatbots.
Le NLG automatisé peut être comparé au processus que les humains utilisent lorsqu'ils transforment les idées en écriture ou parole.Les psycholinguistes préfèrent le terme production de langue pour ce processus, qui peut également être décrit en termes mathématiques, ou modélisé dans un ordinateur pour la recherche psychologique.Les systèmes NLG peuvent également être comparés aux traducteurs des langages informatiques artificiels, tels que les décompilateurs ou les transpiles, qui produisent également du code lisible par l'homme généré à partir d'une représentation intermédiaire.Les langages humains ont tendance à être considérablement plus complexes et à permettre beaucoup plus d'ambiguïté et de variété d'expression que les langages de programmation, ce qui rend le NLG plus difficile.
NLG peut être considéré comme complémentaire à une compréhension naturelle en langue naturelle (NLU): alors que dans la compréhension en langue naturelle, le système doit désambiguïter la phrase d'entrée pour produire le langage de représentation de la machine, dans NLG, le système doit prendre des décisions sur la façon de mettre un langage de la machinereprésentation en mots.Les considérations pratiques dans la construction des systèmes NLU vs NLG ne sont pas symétriques.NLU doit faire face à une entrée utilisateur ambigu ou erronée, tandis que les idées que le système souhaite exprimer via NLG est généralement connue avec précision.NLG doit choisir une représentation textuelle spécifique et auto-cohérente à partir de nombreuses représentations potentielles, tandis que NLU essaie généralement de produire une seule représentation normalisée de l'idée exprimée.
NLG a existé depuis que Eliza a été développé au milieu des années 1960, mais les méthodes ont d'abord été utilisées commercialement dans les années 1990.Les techniques NLG vont de simples systèmes basés sur des modèles comme une fusion de courrier qui génère des lettres de formulaire, aux systèmes qui ont une compréhension complexe de la grammaire humaine.NLG peut également être accompli en formant un modèle statistique utilisant l'apprentissage automatique, généralement sur un grand corpus de textes écrits par l'homme.