自然語言生成（NLG）是什麼? NLG的實際應用案例介紹

當我們在銀行網站使用聊天機器人時，機器人的問答都是依賴自然語言生成 (NLG) 的技術來達成，從而實現我們與機器之間的互動溝通。

然而，自然語言生成（NLG）究竟是什麼？本篇文章將會簡單介紹自然語言生成（NLG）的基礎，以及生活中的實際應用案例。

自然語言生成（NLG）的定義

NLG 是英文 Natural Language Generation 的略稱，中文稱為「自然語言生成」，是自然語言處理(Natural Language Processing，NLP) 的一部分，主要讓機器能夠產生適合的回應內容，可以說是在自然語言處理中扮演了極為關鍵的角色。

自然語言生成（NLG）的主要目標是讓機器能夠自主地創建出自然、流暢且符合語境的句子、文章、報告或故事等。

對於某些應用來說，沒有自然語言理解（NLU）也能夠使用自然語言生成（NLG）來產生內容，例如自動生成文案等工具，只需給機器產品名稱、價格和內容，機器就能夠自動產生相應的文案內容。

自然語言理解（NLU）的主要目標是讓機器能夠理解人類的語言，透過進行大量的訓練和學習，讓機器可以理解語言的語意和語境，因此就可以更自然地與人類進行交流。

不過，如果缺少了自然語言生成（NLG）技術，機器只能了解使用者的問題，但是無法產生適合的回應給使用者。

自然語言生成（NLG）與自然語言理解（NLU）都是自然語言處理（NLP）的重要組成部分，但它們各自擁有不同的技術和應用。

隨著深度學習技術的進步，以及長期以來利用大數據不斷地學習，自然語言生成（NLG）成為近年來人工智慧領域裡最具突破性的技術之一。

如果缺少自然語言生成（NLG）技術，人機互動（Human–Computer Interaction）就會變得沒那麼自然與流暢，例如產生機械式且固定模板的回應，例如將問題與回答預設好的聊天機器人。

Google神經機器翻譯系統（Google Neural Machine Translation，GNMT）來提高翻譯的流暢度和準確性，並使用自然語言生成 (NLG)技術修正來確保語法和語境的正確性，隨著數據和用戶互動的累積，Google翻譯持續自我優化以生成更自然且合適的翻譯內容。

當使用者詢問 Alexa 問題時，Alexa 會使用語音識別 (ASR) 和自然語言理解 (NLU) 的技術來解析使用者的意圖，並從後端服務擷取相關的資料，再藉由自然語言生成 (NLG)技術生成一個自然的語句回應給使用者。

透過使用者與Alexa的互動，Amazon可以收集反饋來不斷優化和訓練 Alexa，使 NLG 生成的語句更自然、更精準，成為一個更有幫助和更有用戶體驗的語音助理。

當使用者詢問 Siri 時，Siri 會先使用語音識別技術 (ASR) 將語音命令轉換為文字，並使用自然語言理解 (NLU) 來解析使用者的意圖，例如「設定鬧鐘」，最後根據執行的動作使用自然語言生成 (NLG)技術來生成回應，例如「我已經為你設定了鬧鐘」。

Duolingo 是一個線上語言學習平台，利用自然語言理解 (NLU)的技術生成個人化的學習內容，根據每個使用者的學習進度和需求來提供練習和教學。

另外，Duolingo 也能生成各種語言練習題目，並向使用者解釋錯誤的地方，讓學習更有樂趣，也讓使用者能持續學習新的語言。

大同世界科技的 ibo AI是一款結合自然語言處理的聊天機器人，當使用者向 ibo AI 提出問題時， ibo AI 會先使用自然語言理解(NLU)的技術解析使用者發問的意圖，再使用自然語言生成(NLG)技術從資料庫中生成最合適的解答給使用者。

ibo AI 可以應用在各種領域，例如客服、教育、醫療等。在客服領域，ibo AI 可以用來回答客戶的問題、解決客戶的問題。在教育領域，ibo AI 可以用來提供學生學習輔導，幫助學生學習。在醫療領域，ibo AI 可以用來提供醫療諮詢，協助醫護人員降低行政負擔，並提升醫療資源管理的效率。

自然語言生成（NLG）為人工智慧的技術帶來革命性的影響，隨著機器學習的進步，以及大數據的運用，自然語言生成（NLG）的能力已日益增強，能更有效地模仿人類語言的複雜性和多樣性。

台灣社會的少子化問題愈來愈嚴重，進而造成缺工的危機，這些問題驅使自動化技術和機器人科技在台灣得到迅速的發展。在此背景下，自然語言生成（NLG）成為這一趨勢的核心技術之一，提供了多種應用的可能性，例如客戶服務、人力資源管理、醫療行政助手，以及智能家居等應用。

隨著 NLG 技術的不斷發展，我們將看到 NLG 在更多領域的應用，這將對我們的生活帶來明顯的轉變。