자연어 생성
자연어 생성 NLG는 컴퓨터가 인간과 동일한 표현 및 글쓰기 능력을 가질 수 있게 해주는 기술입니다. 즉, 기계 내부에서 계획을 통해 몇 가지 핵심 정보와 그 표현 형태를 바탕으로 고품질의 자연어 텍스트를 자동으로 생성할 수 있습니다.
NLG와 NLP의 연결
자연어 생성은 자연어 처리의 일부로, 지식 기반이나 논리 형식과 같은 기계 표현 시스템을 기반으로 자연어를 생성하는 것을 말합니다. 데이터를 자연어 표현으로 변환하는 번역기로 볼 수 있습니다.
자연어 생성은 자연어 이해의 역순으로 볼 수 있습니다. 자연어 이해 시스템은 기계 표현 언어를 생성하기 위해 입력 문장의 의미를 명확히 해야 합니다. 자연어 생성 시스템은 개념을 언어로 어떻게 변환할지 결정합니다.
NLG 구현 모델
- 명시적 언어 모델(예: 문법)
- 실제 사람들이 작성한 텍스트 분석을 통해 파생된 통계적 모델을 사용합니다.
NLG 구현 방법
- 내용 결정: 텍스트에 어떤 정보를 넣을지 결정하세요.
- 아키텍처 문서: 전달되는 정보의 전반적인 구성
- 클러스터 문장: 유사한 문장을 병합하여 텍스트를 더 읽기 쉽고 자연스럽게 만듭니다.
- 단어 선택: 개념을 표현하는 단어를 선택하세요.
- 참조 언어 생성: 객체나 지역을 식별하는 참조 언어를 생성합니다.
- 텍스트 실현: 문법, 단어 형성 및 철자법 규칙에 따라 실제 텍스트를 생성합니다.