自然語言生成：你需要知道的最重要的事情

從語言學的角度來看，語言是為了人類的生存而創造的。 有效的交流幫助原始人成群結隊地狩獵、聚集和生存。 這意味著語言是開展所有活動所必需的，不僅是為了生存，也是為了人類有意義的存在。 隨著人類的進化，他們的文學技巧也在進化。 從圖畫腳本到完善的通用腳本，我們取得了令人矚目的進步。 事實上，人類開發的機器現在可以讀取數據、編寫文本，而不是用機器、二進制語言而是真正的會話語言，取得瞭如此顯著的進步。 自然語言生成使這成為可能。

什麼是自然語言生成？

自然語言是人工智能的一個分支。 它是一種自動分析數據、解釋數據、識別重要信息並將其縮小為簡單文本的工具，使業務決策更容易、更快，當然也更便宜。 它處理數字並為您起草敘述。

自然語言生成有哪些不同的變體？

1. 基本自然語言生成：

   NLG 的基本形式是通過類似 Excel 的函數將數據轉換為文本。 例如，將數字重述為一種語言的郵件合併。

2. 模板化自然語言生成：

   在這種類型的 NGL 工具中，用戶負責設計內容模板和解釋輸出。 模板化系統在掃描多個數據源、執行高級分析的能力方面受到限制。

3. 高級自然語言生成：

   這是分析數據的“最智能”方式。 它從一開始就處理數據，並根據其對特定受眾的重要性將其分離，然後以對話的語氣編寫帶有相關信息的敘述。 例如，如果數據分析師想了解特定產品在市場上的表現，先進的 NLG 工具將通過僅分離所需產品的數據來編寫報告。

我們真的需要自然語言生成嗎？

許多設備連接到互聯網，創建了一個巨大的物聯網。 所有這些設備都在以閃電般的速度創建數據，從而產生大數據。 從這些龐大的數據中分析、解釋和得出合理的干擾幾乎是人類不可能的。 除了數據分析和準確解釋之外，對資源的最佳利用、成本削減和時間管理的需求是現代企業生存、發展和繁榮的基本要素。 自然語言生成有助於一次有效地實現所有這些目標。
此外，當一台機器可以準確地完成這些日常任務時。 因此，寶貴的人力資源可以沉迷於需要創新、創造力和解決問題的活動。

自然語言生成會扼殺工作嗎？

首先，不是所有類型的敘述都可以用自然語言生成工具編寫。 它僅用於基於數據創建文本。 創意寫作，引人入勝的內容不僅是通過分析技能，而且在主要情感參與的幫助下開發的。 個人的熱情、他們的技能、他們以更簡單的格式滿足複雜條件的能力是無法替代的。 此外，為了使自然語言生成工具創建的文本合理化，人工干預至關重要。
自然語言生成只是通過將員工從瑣碎的工作中解放出來來增加工作並豐富員工的生活。 Yseop 的創始人Alain Kaeser正確地承認——

“下一次工業革命將是人工智能革命以及知識工作和重複性任務的自動化，以提高人的能力”。

為什麼要掌握自然語言生成的竅門？

Forrester Research 委託進行的一項研究預計，與 2016 年相比，2017 年對人工智能的投資將增加 300%。人工智能市場將從 2016 年的 80 億美元增長到 2020 年的 470 億美元以上。根據這份報告， 《福布斯》雜誌來了列出了將在不久的將來統治市場的“最熱門的十大人工智能技術”。 自然語言生成就是其中之一，它將獲得巨大的推動。

自然語言生成的例子和應用

自然語言生成技術根據他們的要求在各個行業中使用。 醫療保健-製藥、銀行服務、數字營銷……無處不在！
從財務中的資金報告和營銷中的活動分析報告，到用於在銷售和客戶服務維護中準備儀表板的個性化客戶警報，它用於為組織中的所有部門生成有效的結果。 讓我們快速瀏覽一下 NLG 在各個部門的應用：

• 市場營銷——市場營銷部門的兩個主要職責是設計市場戰略和進行市場研究。 這兩項活動都嚴重依賴數據分析，而在當今的大數據世界中，它變得越來越複雜。 自然語言生成工具可以幫助您在幾個小時內掃描、分析大數據並為您編寫報告。
• 銷售額——銷售分析報告顯示了公司在一段時間內的銷售額趨勢。 銷售分析報告闡明了影響銷售的因素，如季節、競爭對手策略、廣告努力等。經理使用銷售分析報告來識別市場機會和可以增加銷量的領域。 這些報告純粹基於大量數據。 自然語言生成程序可以節省您手動掃描數據、查找趨勢和編寫報告的時間和精力。 一旦您輸入輸入，它就會處理所有這些活動。
• 銀行和金融——可能是組織或投資銀行的財務部門，需要編寫說明公司財務狀況的財務報告並發送給股東、投資者、評級機構、政府機構等。一般財務報表像資產負債表、現金流量表、損益表等都充滿了數字，讀者喜歡快速了解這些報表。 自然語言生成軟件掃描這些報表，並以簡單的文本格式而不是複雜的會計格式呈現這些信息。
• 醫療保健和醫學——最近自然語言生成工具被用於總結電子醫療記錄。 該領域的其他研究為醫療專業人員的審慎醫療決策打開了大門。 根據NCBI 報告，它還被用於與患者交流，作為印度患者意識計劃的一部分。 通過醫學研究收集到的數據，比如什麼樣的生活習慣病最可怕，什麼樣的生活習慣是健康的，可以用通俗易懂的語言概括給患者，這對於醫生為他們的建議提供依據非常有用。

而這只是冰山一角。 NLG 工具的應用已經很廣泛，並準備在未來達到更高的高度。

自然語言生成技術——如何開始

一個精緻的自然語言生成系統需要注入一些規劃和信息融合的方面，以使 NLG 工具能夠生成看起來自然和有趣的文本。 Dale 和 Reiter 在他們的《構建自然語言生成系統》一書中提出的自然語言生成的一般階段是：

1. 含量測定：

   在這個階段，數據分析師必鬚根據相關性自行決定要呈現什麼樣的信息。 例如，決定股票交易者想要知道什麼類型的信息與商品市場的交易者想要知道什麼樣的信息。

2. 文件結構：

   在這個階段，用戶必須決定內容的順序、格式和所需的模板。 例如，在撰寫有關股票市場股票走勢的敘述時，決定大盤股、中盤股、小盤股的順序。

3. 聚合：

   不重複是任何報告寫作的基本原則。 為了保持簡單和提高可讀性，合併句子，省略重複的單詞、短語等屬於這個階段。 例如，如果 NLG 軟件正在編寫一份銷售報告，而銷售量在幾個月內沒有發生實質性變化，那麼 NLG 軟件可能會在沒有實質性信息的情況下編寫重複的段落。 然後，您將不得不以一種不會變得冗長乏味的方式來濃縮它。

4. 語言選擇：

   決定用什麼詞來準確描述特定的概念。 例如，在描述變化時決定是使用“中等”還是“中等”這個詞。

可用於自然語言生成的最佳軟件產品

有多種軟件產品可幫助您開始使用自然語言生成。 Quill、Syntheses、Arria、Amazon Polly、Yseop 很受歡迎。 您可以根據您所在的行業、您將部署該工具的部門、報告創建的確切性質等做出決定。讓我們看看這些程序為企業提供了什麼樣的幫助。

• Yseop： Yseop Compose 的自然語言生成軟件通過用通俗易懂的語言解釋洞察力來實現數據驅動的決策。 Yseop Compose 是唯一的多語言自然語言生成軟件，因此是真正的全球性軟件。
• Amazon Polly：這是一款將文本轉換為逼真語音的軟件，允許您創建會說話的應用程序，並構建全新類別的語音產品。
• Arria： Arria NLG 平台是集成了數據分析、人工智能和計算語言學領域前沿技術的平台。 它分析大型和多樣化的數據集，並自動編寫定制的、可操作的報告，說明該數據中發生的事情，無需人工干預，以大規模和快速的方式進行。
• Quill：它是一個先進的 NLG 平台，可以理解用戶意圖並執行相關數據分析，以提供智能敘事——充滿與受眾相關的、富有洞察力的信息的自動化故事。
• Synthesys：它是流行的 NLG 軟件產品之一，它掃描所有數據並突出顯示正在討論的重要人物、地點、組織、事件和事實，解決突出的要點並確定什麼是重要的，將這些點連接在一起並找出最終的結果圖片意味著通過將其與用戶正在尋找的機會、風險和異常情況進行比較。

自然語言生成工具自動化分析並提高商業智能工具的功效。 NLG 工具不是生成圖表和表格，而是以書面形式解釋數據和草擬分析，準確傳達需要了解的重要內容。 這些工具對預定義的數據集進行定期分析，消除了起草報告所需的手動工作以及分析和解釋結果所需的熟練勞動力。
他們說數據是新的石油——真的是這樣嗎？

學習自然語言生成的最佳資源是什麼？

領先的研究和諮詢公司 Gartner 預測，到 2019 年，大多數公司將不得不聘請首席數據官。由於可用數據量巨大，因此確定哪些信息可以增加業務價值、提高效率和改善風險管理非常重要。 這將是數據官員的責任。 隨著全球對該專業的需求不斷增加，現在是學習自然語言生成的最佳時機，這是數據科學和人工智能的關鍵部分。
儘管自然語言生成的範圍很廣，但很少有綜合性的學術課程旨在培訓候選人為未來做好準備。 然而，憑藉遠大的願景，UpGrad與 IIIT-Bangalore 合作提供機器學習和人工智能 PG 文憑，旨在在印度培養高技能的專業人才，以滿足日益增長的全球需求。 它讓您有機會從行業專家精心挑選的全面案例研究中學習，讓您深入了解機器學習和人工智能如何影響電信、汽車、金融等行業。
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