1.NLG的定义
自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）是NLP（自然语言处理）中的一项核心任务，主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。例如：人类对话智能音响，“现在几点了”，则需要先利用NLU（自然语言理解）技术判断用户的意图，理解用户的需求是什么。然后再利用NLG（自然语言生成）技术回复：“现在是早晨8点整”。
2.NLP的步骤
通常自然语言生成（NLG）有2种方式：
- text to text：文本到语言的生成
- data to text ：数据到语言的生成
NLG的六个步骤：
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内容确定 – Content Determination
首先，NLG系统需要确定哪些信息应该包含在正在建构的文本中，哪些又不包含。通常数据中包含的信息比最终传达的信息要多。 -
文本结构 – Text Structuring
确定需要传达的信息后，NLG系统需要合理的组织文本的顺序。例如：在报道一场篮球比赛时，会优先选择表达“比赛时间、地点、球队”等信息，其次再表达“比赛的概况”，最后表达“比赛的结局”。 -
句子聚合 – Sentence Aggregation
不是每一条信息都需要一个独立的句子来表达，将多个信息合并到一个句子里表达可能会更加流畅，也更易于阅读。 -
语法化 – Lexicalisation
确定好每一句内容后，就需要将这些语言组织成自然语言。这一步hi在各种信息之间加一些连接词，使得内容看起来是一个完整的句子。 -
参考表达式生成 – Referring Expression Generation|REG
此步骤与语法化十分相似，都是选择一些单词和短语来构成一个完整的句子。但其和语法化的本质区别就在于“REG”需要识别出内容的领域，然后使用该领域的词汇。 -
语言实现 – Linguistic Realisation
最后一步，当所有相关的单词和短语已确定后，需要将它们组成一个结构完整的句子。
3.NLG生成文本方式有哪些？
3.1.简单的数据合并
简单化形式是指将数据转化为文本（通过类似excel的函数）。以Excel中的信息合并为例，从信息源（例如MS Excel中的表格）中检索出来相关信息，并进行简单的合并输出。
3.2.模板化的NLG
模板化的NLG使用模板驱动模式来显示输出。例如，体育运动比赛的分板，基于输入的自定义关键信息，根据预定的业务规则集（如if / else循环语句）生成语言。
3.3.高级NLG
此形式的自然语言生成就与人类一样，其理解意图会考虑到文本的上下文环境，并将结果呈现给用户一种可以轻松阅读和理解的表述中，一般用于深度学习的encoder-decoder结构来实现。
4.NLG的应用有哪些？
通常典型的应用主要有：自动写新闻（AI编辑新闻）；聊天机器人（Siri或智能音箱）；自动生成报告。
目前，NLG技术可以用低成本快速生成文本内容。比如法律判决书的摘要，原本需要人类通读全文在进行摘要总结，现在可以借助NLG技术自动生成摘要，省时省力。又比如自动生成相似问句，用NLG技术去扩充标注数据实现新业务领域的快速冷启动，从而降低AI训练和运营本身的成本。更进一步，“看图说话”的能力也是NLG技术的一大亮点应用。针对目标图片，NLG技术可以生成相关的图片描述，在电商领域的商品描述生成以及盲人辅助场景具有实际意义。