Introduction to Natural Language Generation (NLG)

• 对程式设计概念的基本理解
• 熟悉 Python 程式设计

观众

• AI 初学者
• 数据科学爱好者
• 对 AI 生成的文字感兴趣的内容建立者

自然语言生成 （NLG） 是 AI 的一个子领域，专注于生成类似人类的文字。本课程向参与者介绍 NLG 的基本概念、技术和应用，帮助他们了解如何使用 AI 自动生成连贯且与上下文相关的文本。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望学习 NLG 基础知识及其在 AI 和内容生成中的作用的初级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解自然语言生成的基本概念。
• 探索 NLG 在各个行业的应用。
• 了解使用 AI 生成类人文本的基本技术。
• 使用 Python 个库和模型生成文字。

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。

Introduction to Natural Language Generation (NLG)

• 什么是 NLG？
• NLU 和 NLG 之间的区别
• NLG 在实际场景中的应用

基本 NLG 技术

• 基于范本的生成
• 用于文字生成的统计模型
• NLG 中的机器学习简介

使用 NLG 模型

• NLG 模型概述 （GPT， T5）
• 在 Python 中设置基本模型
• 使用预先训练的模型生成文字

NLG 中的挑战

• 处理连贯性和相关性
• 文本生成的常见问题
• AI 生成内容中的道德注意事项

NLG 工具的实践

• NLG 库简介 （GPT-2/3， NLTK）
• 为特定用例生成文字
• 评估生成的文本品质

评估 NLG 模型

• 测量生成文本的流畅性和连贯性
• 自动评估技术与人工评估技术
• 提高 NLG 输出的品质

NLG 的未来趋势

• NLG 研究中的新兴技术
• 未来文本生成的挑战和机遇
• NLG 对内容创建和 AI 开发的影响

总结和后续步骤