Génération de langage naturel (NLG)

La génération du langage naturel (NLG) est une branche de l'intelligence artificielle (IA) et du traitement du langage naturel (NLP) qui se concentre sur la génération automatique de langages naturels à partir de données structurées, telles que des bases de données ou des référentiels. NLG est utilisé pour créer un langage naturel à partir d'entrées structurées, aboutissant généralement à des documents, des rapports structurés et des résumés. L’objectif de NLG est de produire un résultat en langage naturel aussi proche que possible du langage écrit humain avec seulement une intervention manuelle minimale.

La technologie NLG est utilisée dans diverses applications, notamment les chatbots, la génération de langage naturel pour la documentation, la synthèse automatique, la génération automatique de rapports, la conception d'interfaces texte, la génération de requêtes en langage naturel, les systèmes de recommandation de contenu en langage naturel et le journalisme généré automatiquement. . NLG a également été utilisé pour créer du matériel pédagogique, générer des messages personnalisés et générer un langage naturel à partir de multimédias tels que des images.

NLG comporte au moins deux étapes. Le premier est la structuration des données et le second est la génération de résultats en langage naturel. L'étape de structuration des données implique l'utilisation de diverses techniques telles que l'analyse syntaxique, l'analyse sémantique et le balisage de texte pour structurer et interpréter les données. Une fois les données structurées, un système NLG génère ensuite un texte en langage naturel.

Les systèmes NLG utilisent généralement des modèles statistiques ou basés sur des règles pour générer le langage. Les modèles statistiques examinent les modèles dans les données pour déterminer quels mots et expressions doivent être utilisés. Les systèmes basés sur des règles, quant à eux, s'appuient sur des règles prédéfinies pour générer le langage.

Les systèmes NLG peuvent être utilisés pour générer un langage significatif à partir d'entrées de bas niveau, telles que les résultats d'une base de données. Par exemple, un système NLG pourrait être utilisé pour générer des phrases en anglais à partir d'une base de données de transactions clients. Le nom du client, l'article acheté et le montant de l'achat pourraient être saisis dans le système, et le système générerait alors des déclarations en langage naturel telles que « John a acheté un ordinateur portable pour $500 ».

En résumé, la génération du langage naturel (NLG) est une forme d'intelligence artificielle (IA) et de traitement du langage naturel (NLP) qui se concentre sur la génération automatisée de langage naturel à partir de données structurées. Les systèmes NLG utilisent généralement des modèles statistiques ou basés sur des règles pour générer le langage. NLG est utilisé dans diverses applications et est utile pour créer un langage naturel à partir d'entrées de bas niveau.