摘要：如今，几乎每个行业都希望采用熟悉的技术，如人工智能、机器学习、大数据等。此外，他们还利用智能驱动的系统捕获、处理和合成数据，从而实现自动化数据分析和内容管理，从而获得其子集的优势。

  如今，几乎每个行业都希望采用熟悉的技术，如人工智能、机器学习、大数据等。此外，他们还利用智能驱动的系统捕获、处理和合成数据，从而实现自动化数据分析和内容管理，从而获得其子集的优势。内容自动化是企业为最大限度地减少人力成本而开发的主要应用程序之一。企业没有为自己的产品目录编写成千上万种不同的描述，而是依靠自然生成语言（NLG）将产品规格等结构化数据转换成更易于人类使用的描述。
　　
　　在学习一门新语言时，人和机器有着相似的功能水平。如果人类努力学习一门外语，他们在技能上看到的第一个进步就是理解能力的提高。然而，他们不能以同样的熟练程度来构思句子和回答或写作。这是因为产生单词和句子的过程比理解的过程复杂得多。当人们将人类语言理解机制与机器语言理解机制进行比较时，自然语言生成比自然语言处理（NLP）复杂。自然语言生成（NLG）使机器能够理解人类所说的或键入的内容，而自然语言生成（NLG）则以文本或语音的形式生成输出。
　　
　　什么是自然语言生成（NLG）？
　　
　　自然语言生成（NLG）是人工智能（AI）的一个分支，旨在减少机器和人类之间的交流差距。自然语言生成（NLG）接受非语言格式的输入，并将其转换为人类可理解的格式，如报告、文档、文本消息等。自然语言生成（NLG）算法旨在从结构化数据中自动生成文本，这些数据的读取方式就像生成的文本是由人类作者编写的一样。结构化数据是指描述新产品特性的产品报告、来自在线客户报告的调查结果、财务报告和个性化电子邮件。通过利用自然语言生成（NLG），企业可以在几分钟内使用正确格式的正确数据生成数千页数据驱动的叙述。Gartner公司在2019年发布的一份报告预测，到2022年，25%的企业将使用某种形式的自然语言生成技术。
　　
　　自然语言生成（NLG）的研究通常集中在构建计算机程序，为数据点提供上下文。先进的自然语言生成（NLG）软件甚至可以挖掘大量的数字数据，识别模式，并以一种便于人类使用的方式共享这些信息。特别是，自然语言生成（NLG）软件的速度对于新闻制作和互联网上其他对时间敏感的故事非常有用。例如，Gmail使用LG来建议合适的句子。每次输入内容并选择一个建议，自然语言生成（NLG）就会学习写作模式。从今往后，当写一封邮件时，它会实时预测你接下来要说什么。
　　
　　美联社和其他媒体多年来一直在使用NLG机器人新闻节目来提供数据集的背景。利用这项技术，他们创建了机器编写的公司盈利报告。早些时候，人类记者在外出时通常会浏览所有的收益报告文件。如今，自然语言生成（NLG）接收数据，然后在几秒钟内完成叙述，让记者可以自由地从事更高层次的智力工作。
　　
　　2019年，一家非盈利人工智能研究机构OpenAI公司宣布，他们提出了一种人工智能模型，基本上可以按比例写出连贯的文本段落。名为GPT-2的模型通过分析800万个网页学会了写作。2020年，该公司更新了模型并发布了GPT-3。这些由自然语言生成（NLG）提供支持的机制对内容营销人员有着严重的影响。
　　
　　自然语言生成的应用
　　
　　启用分析仪表板
　　
　　当经营一家公司时，企业所有者要寻找的一个主要方面就是时间。商业领袖最看重时间，他们要求的是切中要害的解决方案。他们需要一种易于理解的格式的信息，以便他们能够做出快速有效的决策。NLGanalytics仪表盘可以帮助他们使用工具，这些工具可以用来解释简明而全面的报告中分析生成的数据。
　　
　　将表格观点转化为叙述
　　
　　金融市场波动很大，其复杂的术语很难让外行理解。然而，分析师可以很容易地读出股票分析报告、股票报告、压力测试报告等并得出结论。幸运的是，NLG软件正被用来使事情变得简单，并以一种可传达的方式为正常公众。
　　
　　提高聊天机器人的能力
　　
　　聊天机器人很大程度上依赖于输入机制的会话数据。聊天机器人所能做的最好的事情就是让人类感觉到他们正在和一个人类同伴交谈。尽管聊天机器人主要需要自然语言处理能力，但自然语言生成为其增加了更多的效率。自然语言生成（NLG）提供的聊天机器人对场景敏感，擅长个性化用户体验，帮助企业实现垂直客户服务的自动化。
　　
　　编辑：Harris