自然语言生成（Natural Language Generation，简称NLG）是人工智能领域的重要分支，旨在将数据、结构化信息或模型输出转化为人类可理解的自然语言文本。其应用已渗透至多个场景，以下是关键解析：
技术原理
NLG的核心流程可分为三步：
- 内容规划：确定生成文本的逻辑结构与关键信息
- 句子生成：将规划结果转化为具体句子
- 语言优化：调整语言风格与表达流畅度
典型应用场景
- 🤖 智能客服：自动生成对话回复
- ✍️ 内容创作：辅助撰写新闻报道、营销文案
- 📊 数据分析：将图表信息转化为文字报告
- 🧠 教育领域：个性化学习反馈与作业批改
挑战与未来
- 数据质量：依赖高质量训练数据，需解决语境理解偏差
- 伦理问题：生成内容的版权与真实性核查
- 多模态融合：与语音、视觉技术的协同发展