Deterministisches NLG
Deterministisches NLG ist eine Methode der Natural Language Generation (NLG), bei der die Textgenerierung auf Basis von vordefinierten Regeln und Logiken erfolgt. Im Gegensatz zu generativen KI-Ansätzen erzeugt es vorhersagbare und zuverlässige Ergebnisse.
Ein Hauptmerkmal ist die präzise Kontrolle durch Regelwerke oder Templates, was Zuverlässigkeit erhöht, da keine Erzeugung von falschen Informationen stattfindet. Es gewährleistet eine einheitliche Formulierung für Produktbeschreibungen, Berichte oder formalisierte Inhalte.
Die Texte werden aus strukturierten Daten generiert, was Genauigkeit sicherstellt. Durch ML-basierte Linguistik und GPT-Unterstützung wird sprachliche Vielfalt erzeugt. Systeme können Texte in vielen Sprachen automatisiert erstellen, was die Mehrsprachigkeit fördert.
Anwendungsbereiche sind:
- E-Commerce: Automatisierte Produkt- und Kategoriebeschreibungen.
- Finanzwesen: Berichte und Analysen.
- Pharmabranche: Klinische Studienberichte.
- Publishing: Automatisierung von Nachrichtenartikeln.
Technologien und Methoden umfassen:
- Data-to-Text Automatisierung.
- Regelbasierte Systeme.
- ML-basierte Linguistik.
- GPT-Integration.
- DeepL-Integration.
Bei GPT-Nutzung zur Generierung von Texten auf Basis von Produktdaten können unsinnige Informationen auftreten, besonders im Deutschen, was einen hohen Aufwand für die Qualitätssicherung bedeutet.