Python for Natural Language Generation (NLG)

• Python 程式设计经验

观众

• 开发人员
• 数据科学家

自然语言生成（NLG）是指电脑生成自然语言文字或语音。

在这个由讲师指导的现场培训中，参与者将学习如何通过从头开始构建自己的 NLG 系统来使用 Python 生成高品质的自然语言文本。还将研究案例研究，并将相关概念应用于实时实验室专案以生成内容。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 使用 NLG 为各种行业自动生成内容，从新闻到房地产，再到天气和体育报导。
• 选择和组织源内容，规划句子，并准备自动生成原始内容的系统。
• 了解 NLG 管道并在每个阶段应用正确的技术。
• 了解自然语言生成 （NLG） 系统的架构。
• 实施最适合分析和排序的演算法和模型。
• 从公开可用的数据源以及精选资料库中提取数据，以用作生成文本的材料。
• 用计算机生成的自动化内容创建取代手动和费力的编写过程。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

自然语言生成 （NLG） 简介

• NLG 及其应用概述
• 了解 NLG 管道
• NLG 的 Python 库简介

数据收集和准备

• 从各种来源收集数据
• 清理和预处理文本数据
• 组织内容以进行生成

NLG 的语言建模

• 语言模型简介
• 训练用于文字生成的语言模型
• 使用 SpaCy 和 NLTK 微调语言模型

句子规划和文本结构

• 规划句子结构和内容流程
• 使用范本生成文字
• 根据用例自定义文本结构

内容生成和后处理

• 从结构化数据生成文字
• 评估和优化生成的内容
• 后处理和格式化输出

高级 NLG 技术

• 使用神经网路产生文字（例如 GPT 模型）
• 处理生成文本中的上下文和连贯性
• 探索实际应用和案例研究

期末专案：构建 NLG 系统

• 定义专案范围
• 构建和部署 NLG 系统
• 测试和评估系统

总结和后续步骤