自然语言生成（Natural Language Generation，简称 NLG）是人工智能领域的重要技术，专注于将数据或结构化信息转化为人类可理解的自然语言文本。以下是关于 NLG 的关键信息：
1. 核心概念
- 定义：NLG 通过算法模型，将非语言形式的数据（如数据库记录、代码、统计结果）转化为连贯、语法正确的文本。
- 技术原理：基于深度学习的模型（如 Transformer、GPT 系列）或规则引擎，结合语义理解与语言模式匹配实现内容生成。
- 应用场景：
- 自动生成报告（如财务分析、科研论文）
- 智能客服对话
- 数据可视化标注
- 个性化内容推荐
2. 优势与挑战
- ✅ 优势：
- 提高信息处理效率
- 降低人工内容创作成本
- 支持多语言输出（如 en/nlg_tutorial）
- ⚠ 挑战：
- 语境理解的复杂性
- 生成文本的逻辑性与准确性
- 隐私与伦理问题
3. 扩展学习
如需深入了解 NLG 的实际应用案例，可参考 nlg/advanced_usage 路径。此外，探索 nlg/technologies 了解底层技术实现。