Python for Natural Language Generation

• Python 程式設計經驗

觀眾

• 開發人員
• 數據科學家

自然語言生成（NLG）是指電腦生成自然語言文字或語音。

在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何通過從頭開始構建自己的 NLG 系統來使用 Python 生成高品質的自然語言文本。還將研究案例研究，並將相關概念應用於實時實驗室專案以生成內容。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 NLG 為各種行業自動生成內容，從新聞到房地產，再到天氣和體育報導。
• 選擇和組織源內容，規劃句子，並準備自動生成原始內容的系統。
• 瞭解 NLG 管道並在每個階段應用正確的技術。
• 瞭解自然語言生成 （NLG） 系統的架構。
• 實施最適合分析和排序的演算法和模型。
• 從公開可用的數據源以及精選資料庫中提取數據，以用作生成文本的材料。
• 用計算機生成的自動化內容創建取代手動和費力的編寫過程。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

自然語言生成 （NLG） 簡介

• NLG 及其應用概述
• 瞭解 NLG 管道
• NLG 的 Python 庫簡介

數據收集和準備

• 從各種來源收集數據
• 清理和預處理文本數據
• 組織內容以進行生成

NLG 的語言建模

• 語言模型簡介
• 訓練用於文字生成的語言模型
• 使用 SpaCy 和 NLTK 微調語言模型

句子規劃和文本結構

• 規劃句子結構和內容流程
• 使用範本生成文字
• 根據用例自定義文本結構

內容生成和後處理

• 從結構化數據生成文字
• 評估和優化生成的內容
• 後處理和格式化輸出

高級 NLG 技術

• 使用神經網路產生文字（例如 GPT 模型）
• 處理生成文本中的上下文和連貫性
• 探索實際應用和案例研究

期末專案：構建 NLG 系統

• 定義專案範圍
• 構建和部署 NLG 系統
• 測試和評估系統

總結和後續步驟