Génération du langage naturel (NLG)

Définition

La génération de langage naturel (GNL) consiste à produire un texte de type humain à partir de données structurées ou non. Elle est utilisée pour créer des résumés, des rapports et des réponses de dialogue.

Interet

L'objectif est de permettre aux machines de communiquer des informations sous forme de texte naturel et lisible. La NLG prend en charge l'automatisation des rapports, du service client et des technologies d'assistance.

Importance

• Permet de gagner du temps en automatisant les tâches d’écriture répétitives.
• Améliore l’accessibilité en générant des extrants naturels.
• Risque de produire du contenu biaisé ou trompeur.
• Relatif aux systèmes de résumé de texte et de dialogue.

Fonctionnement

1. Définir la tâche (par exemple, résumé, dialogue).
2. Représenter les données d’entrée (tableaux, texte ou nombres).
3. Entraînez des modèles génératifs pour produire du texte naturel.
4. Appliquez des règles ou des modèles pour le contrôle du style si nécessaire.
5. Valider les résultats avec une révision humaine.

Exemples (monde réel)

• ChatGPT : génère des réponses aux invites de texte.
• Wordsmith (Automated Insights) : génère des rapports financiers.
• Google Actualités : génère des résumés d'articles automatisés.

Références / Lectures complémentaires

• Reiter & Dale. Création de systèmes de génération de langage naturel.
• Jurafsky et Martin. Traitement de la parole et du langage.
• IEEE Intelligent Systems : numéro spécial sur le NLG.
• Qu'est-ce que la génération de langage naturel (NLG) – Shaip