自然语言生成（Natural Language Generation，简称NLG）是人工智能领域的一个重要分支，它旨在让机器能够自动生成自然语言文本。本节将探讨NLG的一些高级主题。
1. 生成式模型与解析式模型
NLG模型主要分为两大类：生成式模型和解析式模型。
生成式模型：这类模型直接生成文本，不需要对输入文本进行解析。常见的生成式模型有：
- 基于规则的方法：通过定义一系列规则来生成文本。
- 基于模板的方法：使用模板来生成文本，并将输入数据填充到模板中。
- 基于统计的方法：使用统计模型来生成文本，如隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）。
解析式模型：这类模型首先对输入文本进行解析，然后根据解析结果生成文本。常见的解析式模型有：
- 基于语法的方法：使用语法规则来解析文本，并生成相应的文本。
- 基于语义的方法：使用语义分析来解析文本，并生成相应的文本。
2. NLG应用
NLG技术已经广泛应用于各个领域，以下是一些常见的应用场景：
- 智能客服：自动生成客服回答，提高服务效率。
- 新闻生成：自动生成新闻摘要、新闻标题等。
- 自动写作：自动生成文章、报告等。
3. 本站链接
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