自然语言生成：你需要知道的最重要的事情

从语言学的角度来看，语言是为了人类的生存而创造的。 有效的交流帮助原始人成群结队地狩猎、聚集和生存。 这意味着语言是开展所有活动所必需的，不仅是为了生存，也是为了人类有意义的存在。 随着人类的进化，他们的文学技巧也在进化。 从图画脚本到完善的通用脚本，我们取得了令人瞩目的进步。 事实上，人类开发的机器现在可以读取数据、编写文本，而不是用机器、二进制语言而是真正的会话语言，取得了如此显着的进步。 自然语言生成使这成为可能。

什么是自然语言生成？

自然语言是人工智能的一个分支。 它是一种自动分析数据、解释数据、识别重要信息并将其缩小为简单文本的工具，使业务决策更容易、更快，当然也更便宜。 它处理数字并为您起草叙述。

自然语言生成有哪些不同的变体？

1. 基本自然语言生成：

   NLG 的基本形式是通过类似 Excel 的函数将数据转换为文本。 例如，将数字重述为一种语言的邮件合并。

2. 模板化自然语言生成：

   在这种类型的 NGL 工具中，用户负责设计内容模板和解释输出。 模板化系统在扫描多个数据源、执行高级分析的能力方面受到限制。

3. 高级自然语言生成：

   这是分析数据的“最智能”方式。 它从一开始就处理数据，并根据其对特定受众的重要性将其分离，然后以对话的语气编写带有相关信息的叙述。 例如，如果数据分析师想了解特定产品在市场上的表现，先进的 NLG 工具将通过仅分离所需产品的数据来编写报告。

我们真的需要自然语言生成吗？

许多设备连接到互联网，创建了一个巨大的物联网。 所有这些设备都在以闪电般的速度创建数据，从而产生大数据。 从这些庞大的数据中分析、解释和得出合理的干扰几乎是人类不可能的。 除了数据分析和准确解释之外，对资源的最佳利用、成本削减和时间管理的需求是现代企业生存、发展和繁荣的基本要素。 自然语言生成有助于一次有效地实现所有这些目标。
此外，当一台机器可以准确地完成这些日常任务时。 因此，宝贵的人力资源可以沉迷于需要创新、创造力和解决问题的活动。

自然语言生成会扼杀工作吗？

首先，不是所有类型的叙述都可以用自然语言生成工具编写。 它仅用于基于数据创建文本。 创意写作，引人入胜的内容不仅是通过分析技能，而且在主要情感参与的帮助下开发的。 个人的热情、他们的技能、他们以更简单的格式满足复杂条件的能力是无法替代的。 此外，为了使自然语言生成工具创建的文本合理化，人工干预至关重要。
自然语言生成只是通过将员工从琐碎的工作中解放出来来增加工作并丰富员工的生活。 Yseop 的创始人Alain Kaeser正确地承认——

“下一次工业革命将是人工智能革命以及知识工作和重复性任务的自动化，以提高人的能力”。

为什么要掌握自然语言生成的窍门？

Forrester Research 委托进行的一项研究预计，与 2016 年相比，2017 年对人工智能的投资将增加 300%。人工智能市场将从 2016 年的 80 亿美元增长到 2020 年的 470 亿美元以上。根据这份报告， 《福布斯》杂志来了列出了将在不久的将来统治市场的“最热门的十大人工智能技术”。 自然语言生成就是其中之一，它将获得巨大的推动。

自然语言生成的例子和应用

自然语言生成技术根据他们的要求在各个行业中使用。 医疗保健-制药、银行服务、数字营销……无处不在！
从财务中的资金报告和营销中的活动分析报告，到用于在销售和客户服务维护中准备仪表板的个性化客户警报，它用于为组织中的所有部门生成有效的结果。 让我们快速浏览一下 NLG 在各个部门的应用：

• 市场营销——市场营销部门的两个主要职责是设计市场战略和进行市场研究。 这两项活动都严重依赖数据分析，而在当今的大数据世界中，它变得越来越复杂。 自然语言生成工具可以帮助您在几个小时内扫描、分析大数据并为您编写报告。
• 销售额——销售分析报告显示了公司在一段时间内的销售额趋势。 销售分析报告阐明了影响销售的因素，如季节、竞争对手策略、广告努力等。经理使用销售分析报告来识别市场机会和可以增加销量的领域。 这些报告纯粹基于大量数据。 自然语言生成程序可以节省您手动扫描数据、查找趋势和编写报告的时间和精力。 一旦您输入输入，它就会处理所有这些活动。
• 银行和金融——可能是组织或投资银行的财务部门，需要编写说明公司财务状况的财务报告并发送给股东、投资者、评级机构、政府机构等。一般财务报表像资产负债表、现金流量表、损益表等都充满了数字，读者喜欢快速了解这些报表。 自然语言生成软件扫描这些报表，并以简单的文本格式而不是复杂的会计格式呈现这些信息。
• 医疗保健和医学——最近自然语言生成工具被用于总结电子医疗记录。 该领域的其他研究为医疗专业人员的审慎医疗决策打开了大门。 根据NCBI 报告，它还被用于与患者交流，作为印度患者意识计划的一部分。 通过医学研究收集到的数据，比如什么样的生活习惯病最可怕，什么样的生活习惯是健康的，可以用通俗易懂的语言概括给患者，这对于医生为他们的建议提供依据非常有用。

而这只是冰山一角。 NLG 工具的应用已经很广泛，并准备在未来达到更高的高度。

自然语言生成技术——如何开始

一个完善的自然语言生成系统需要注入一些规划和信息融合的方面，以使 NLG 工具能够生成看起来自然和有趣的文本。 Dale 和 Reiter 在他们的《构建自然语言生成系统》一书中提出的自然语言生成的一般阶段是：

1. 含量测定：

   在这个阶段，数据分析师必须根据相关性自行决定要呈现什么样的信息。 例如，决定股票交易者想要知道什么类型的信息与商品市场的交易者想要知道什么样的信息。

2. 文件结构：

   在这个阶段，用户必须决定内容的顺序、格式和所需的模板。 例如，在撰写有关股票市场股票走势的叙述时，决定大盘股、中盘股、小盘股的顺序。

3. 聚合：

   不重复是任何报告写作的基本原则。 为了保持简单和提高可读性，合并句子，省略重复的单词、短语等属于这个阶段。 例如，如果 NLG 软件正在编写一份销售报告，而销售量在几个月内没有发生实质性变化，那么 NLG 软件可能会在没有实质性信息的情况下编写重复的段落。 然后，您将不得不以一种不会变得冗长乏味的方式来浓缩它。

4. 语言选择：

   决定用什么词来准确描述特定的概念。 例如，在描述变化时决定是使用“中等”还是“中等”这个词。

可用于自然语言生成的最佳软件产品

有多种软件产品可帮助您开始使用自然语言生成。 Quill、Syntheses、Arria、Amazon Polly、Yseop 很受欢迎。 您可以根据您所在的行业、您将部署该工具的部门、报告创建的确切性质等做出决定。让我们看看这些程序为企业提供了什么样的帮助。

• Yseop： Yseop Compose 的自然语言生成软件通过用通俗易懂的语言解释洞察力来实现数据驱动的决策。 Yseop Compose 是唯一的多语言自然语言生成软件，因此是真正的全球性软件。
• Amazon Polly：这是一款将文本转换为逼真语音的软件，允许您创建会说话的应用程序，并构建全新类别的语音产品。
• Arria： Arria NLG 平台是集成了数据分析、人工智能和计算语言学领域前沿技术的平台。 它分析大型和多样化的数据集，并自动编写定制的、可操作的报告，说明该数据中发生的事情，无需人工干预，以大规模和快速的方式进行。
• Quill：它是一个先进的 NLG 平台，可以理解用户意图并执行相关数据分析，以提供智能叙事——充满受众相关的、有洞察力的信息的自动化故事。
• Synthesys：它是流行的 NLG 软件产品之一，它扫描所有数据并突出显示正在讨论的重要人物、地点、组织、事件和事实，解决突出的要点并确定什么是重要的，将这些点连接在一起并找出最终的结果图片意味着通过将其与用户正在寻找的机会、风险和异常情况进行比较。

自然语言生成工具自动化分析并提高商业智能工具的功效。 NLG 工具不是生成图表和表格，而是以书面形式解释数据和草拟分析，准确传达需要了解的重要内容。 这些工具对预定义的数据集进行定期分析，消除了起草报告所需的手动工作以及分析和解释结果所需的熟练劳动力。
他们说数据是新的石油——真的是这样吗？

学习自然语言生成的最佳资源是什么？

领先的研究和咨询公司 Gartner 预测，到 2019 年，大多数公司将不得不聘请首席数据官。由于可用数据量巨大，因此确定哪些信息可以增加业务价值、提高效率和改善风险管理非常重要。 这将是数据官员的责任。 随着全球对该专业的需求不断增加，现在是学习自然语言生成的最佳时机，这是数据科学和人工智能的关键部分。
尽管自然语言生成的范围很广，但很少有综合性的学术课程旨在培训候选人为未来做好准备。 然而，凭借远大的愿景，UpGrad与 IIIT-Bangalore 合作提供机器学习和人工智能 PG 文凭，旨在在印度培养高技能的专业人才，以满足日益增长的全球需求。 它让您有机会从行业专家精心挑选的全面案例研究中学习，让您深入了解机器学习和人工智能如何影响电信、汽车、金融等行业。
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