Process / pipeline
自然言語生成 — データからテキストへ
自然言語生成(NLG)は、構造化データ、知識グラフ、または意味表現から、流暢で人間が読めるテキストを自動的に生成する自然言語処理の一分野である。ReiterとDale(2000)によって古典的なパイプラインとして形式化され、GattとKrahmer(2018)によって包括的に調査されたNLGは、自動化された財務報告や天気予報から、データストーリーテリングや対話エージェントに至るまで、幅広いアプリケーションを支えている。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- Gatt, A. & Krahmer, E. (2018). Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core Tasks, Applications and Evaluation. Journal of Artificial Intelligence Research, 61, 65-170. link ↗
- Reiter, E. & Dale, R. (2000). Building Natural Language Generation Systems. Cambridge University Press. ISBN: 9780521620369
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Natural Language Generation (NLG). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/text-mining/natural-language-generation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- 自動テキスト評価テキストマイニング↔ compare
- GPTファインチューニング深層学習↔ compare
- 機械翻訳テキストマイニング↔ compare
- 検索拡張生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)テキストマイニング↔ compare
- シーケンス・ツー・シーケンスモデル深層学習↔ compare
- テキスト要約テキストマイニング↔ compare
- Transformer (NLP)深層学習↔ compare