理解自然语言生成 (NLG)
自然语言生成 (NLG) 是自然语言处理(NLP) 中一个有趣的方面，它专注于通过机器创建文本。这项技术有多种应用，从生成报告和摘要到制作个性化消息。在本文中，我们将探讨 NLG 的含义和完整形式、它与 NLP 的关键区别以及 NLG 中使用的各种模型。
自然语言生成 (NLG) 是指机器根据结构化数据生成类似人类的文本的过程。此功能使计算机能够生成连贯且符合上下文的叙述，将原始数据转换为可读内容。
NLG 与 NLP：主要区别
虽然 NLG 和 NLP 都属于自然语言处理的广义类别，但它们的用途却截然不同：
NLP：自然语言处理涵盖了使计算机能 危地马拉商业电子邮件列表 够理解、解释和响应人类语言的整个技术范围。这包括语音识别、语言翻译、情感分析等。
NLG：自然语言生成是 NLP 的一个子集，专注于从数据生成文本。NLP 包括理解和处理语言，而 NLG 则关注创建有意义且与上下文相关的自然语言文本。
NLP 是关于理解和处理语言，而 NLG 是关于生成语言。
自然语言生成模型
NLG 采用了多种模型和技术来创建高质量的文本
1. 基于模板的模型：这些模型使用填充了相关数据的预定义模板来生成文本。它们简单高效，但需要更大的灵活性。
2. 统计模型：依靠统计方法来确定单词序列的概率，并根据特定短语和结构的可能性创建文本。
