توليد اللغة الطبيعية (NLG) هو حقل فرعي من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الذي يركز على إنشاء نص بلغة طبيعية بواسطة آلة. إنه عكس فهم اللغة الطبيعية (NLU) ، والذي يهتم باستخراج المعنى من اللغة البشرية. عادةً ما تأخذ أنظمة NLG البيانات المهيكلة أو غير المهيكلة كمدخلات وتقوم بإنشاء نص يمكن قراءته بواسطة الإنسان يمكن استخدامه في تطبيقات مختلفة ، مثل إنشاء المحتوى الآلي وإنشاء التقارير وروبوتات الدردشة والمزيد.
نظرة عامة على توليد اللغة الطبيعية NLG
- يمكن تقسيم عملية NLG إلى ثلاث مراحل: تحديد المحتوى وتخطيط الخطاب وإدراك السطح. في تحديد المحتوى ، يقرر النظام ما هي المعلومات التي يجب تضمينها في النص. في تخطيط الخطاب ، ينظم المعلومات في بنية متماسكة ، وفي الإدراك السطحي ، فإنه يولد النص الفعلي.
- لدى NLG العديد من التطبيقات في مختلف المجالات ، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والتسويق والتجارة الإلكترونية. على سبيل المثال ، يمكن استخدامه لإنشاء التقارير المالية والملخصات الطبية ووصف المنتج والمزيد تلقائيًا.
- GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا) هي نموذج لغة حديث أظهر نجاحًا ملحوظًا في العديد من مهام البرمجة اللغوية العصبية ، بما في ذلك NLG. GPT هو نوع من النماذج القائمة على المحولات التي تستخدم التعلم غير الخاضع للإشراف للتدريب المسبق على مجموعة كبيرة من النصوص ثم ضبط مهام البرمجة اللغوية العصبية المحددة.
- يمكن استخدام GPT في مهام NLG المختلفة ، مثل التلخيص وإعادة الصياغة وإكمال النص والمزيد. على سبيل المثال ، يمكن استخدام GPT لإنشاء عناوين الأخبار أو ملخصات المقالات بناءً على محتوى مقالة أطول. يمكن استخدامه أيضًا لإعادة صياغة الجمل أو إكمال النص بناءً على مطالبات معينة ، مثل إنشاء وصف للمنتج بناءً على عدد قليل من الكلمات الرئيسية.
- تتمثل إحدى المزايا المهمة لـ GPT في أنه يمكن إنشاء نص مشابه في الأسلوب والنبرة لبيانات الإدخال. هذا يعني أن أنظمة NLG القائمة على GPT يمكنها إنشاء نص يبدو أكثر طبيعية وشبيهاً بالبشر. ومع ذلك ، مثل جميع أنظمة NLG ، فإن GPT لها قيود ، وقد لا يكون النص الذي تم إنشاؤه دائمًا مثاليًا أو دقيقًا.
