Natural Language Generation (NLG) 是 自然語言處理 (NLP) 的另一個重要子領域，它與 Natural Language Understanding (NLU) 相對應。
NLG 的基本定義是：
讓電腦能夠根據結構化的資料或內部表示，自動生成出自然、流暢且有意義的人類語言文本或語音。簡而言之，如果 NLU 負責「理解」人類語言，那麼 NLG 就負責「生成」人類語言。
它的核心目標是將機器能夠理解的非語言資訊（例如：數據庫中的資料、知識圖譜、模型內部狀態等）轉換為人類可以閱讀和理解的語言。
NLG 的過程通常涉及以下幾個步驟：
- 內容規劃 (Content Determination)： 決定要包含哪些資訊，以及這些資訊的重點和順序。這一步驟會從輸入數據中篩選出相關的資訊。 資料詮釋 (Data Interpretation)： 理解這些被選取的資料的意義和它們之間的關係，並將其轉換成機器可以處理的「微觀規劃」形式。 微觀規劃 (Microplanning)： 決定如何表達這些資訊。這包括選擇詞彙、短語、句法結構，以及如何將句子組織成連貫的段落，並考慮情感和語氣。 表面實現 (Surface Realization)： 將規劃好的結構轉換成實際的語言文本。這包括語法正確性、詞形變化、標點符號的處理等。
NLG 的應用範圍非常廣泛，例如：
- 智能客服/聊天機器人： 回覆用戶的查詢，提供資訊或解決方案。 數據報告自動生成： 將財報數據、市場分析、天氣預報等複雜的數據自動生成為易於閱讀的文字報告。 新聞報導自動生成： 根據體育賽事結果、財經數據等，自動撰寫新聞稿件。 個性化推薦： 為用戶生成個性化的產品推薦或內容摘要。 語音助理的回應： 例如 Siri、Google Assistant 等在理解用戶意圖後，給出的語音或文字回覆。 智慧寫作輔助： 協助內容創作者進行文章潤飾、摘要或擴寫。 對話式 AI 系統： 讓大型語言模型（如您現在使用的 Gemini）能夠產生連貫、有邏輯且語義豐富的回覆。
總結一下 NLP 三個主要層面的關係：
- NLP (自然語言處理)： 整體領域，涵蓋所有處理人類語言的技術。 NLU (自然語言理解)： 將人類語言「輸入」並「理解」其意義。 NLG (自然語言生成)： 將機器內部資訊「輸出」為人類語言。
NLG 是實現人機自然對話和智能互動的最後一哩路，它使得機器不僅能「聽懂」人話，也能「說」人話，大大提升了人機互動的自然度和效率。
