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NLG,即自然语言生成,是人工智能领域的一个重要分支,旨在通过计算机程序生成自然语言文本。
常见的 NLG 模型有以下几种:
基于规则的模型:这种模型通过预先定义的规则来生成文本,比如语法规则、词汇表、模板等。基于规则的模型通常易于设计和实现,但生成的文本可能较为单调和有限。
基于统计的模型:这种模型通过对大量自然语言文本进行统计,建立概率模型来生成文本。基于统计的模型可以生成较为流畅和自然的文本,但对于没有大量训练数据的领域来说,其生成的文本可能较为简单。
基于深度学习的模型:这种模型通过深度神经网络来生成文本,可以在较大的数据集上进行训练,生成的文本质量通常较高。
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