Skip to content

Natural Language Generation (NLG)

 
Natural Language Generation (NLG), natürlichsprachliche Generierung genannt, ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) und der Computerlinguistik. NLG befasst sich mit der automatischen Produktion von natürlichsprachlichen Texten durch eine Maschine aus computer-zugänglichen Daten. Es wird als die Umwandlung von Daten in Text beschrieben. NLG ist das Gegenstück zum Natural Language Understanding (NLU).
 
Die Kernaufgaben im NLG-Prozess umfassen:
  • Inhaltsbestimmung: Entscheidung darüber, welche Informationen in den generierten Text aufgenommen werden sollen.
  • Textplanung: Organisation der Informationen in einer kohärenten Struktur.
  • Satzplanung: Festlegung, wie die Informationen auf einzelne Sätze und Absätze verteilt werden, einschließlich des Hinzufügens von Kohäsionsmitteln.
  • Realisierung: Die eigentliche Generierung des Textes basierend auf Syntax, Morphologie und Orthographie der Zielsprache.
NLG findet Anwendung in verschiedenen Bereichen:
  • E-Commerce: Erstellung von Produktbeschreibungen.
  • Roboterjournalismus: Generierung von Nachrichtentexten aus Datenbanken.
  • Content Marketing: Erstellung von Werbetexten.
  • Chatbots: Automatisierung der Kommunikation in Dialogsystemen.
  • Automatisierte Berichterstattung
Technologien und Methoden im NLG umfassen:
  • Data-to-Text: Umwandlung strukturierter Daten in natürlichsprachliche Texte.
  • Regelbasierte Systeme: Verwendung von expliziten Regeln und Vorlagen zur Textgenerierung.
  • Statistische Modelle: Nutzung von statistischen Informationen aus großen Textmengen zur Generierung von Texten.
  • Neuronale Netze: Einsatz von Deep-Learning-Modellen zur Textgenerierung.
  • Large Language Models (LLMs): Verwendung von vortrainierten Sprachmodellen wie GPT zur Textgenerierung.
  • Hybride Ansätze: Kombination verschiedener Methoden.
NLG-Systeme können von einfachen Fill-in-the-Blank-Vorlagen bis hin zu komplexen Systemen mit ausgefeilten linguistischen Modellen reichen. Die Wahl der geeigneten Technik hängt von den Anforderungen der jeweiligen Anwendung ab.