近年來，我們已經看到了大數據的成功應用，但根據研究，只有20％的員工能夠真正的使用BI工具。此外，由于在統計思維方面缺乏培訓且圖表和圖表形式的數據不是很清晰，決策者往往會出現誤解和決策失誤。而這背后的一切其實就是人工智能技術的子集-自然語言處理，自然語言理解和自然語言生成以及他們的分析算法。

早些時候，企業需要一定的人力和持續監控半智能機器來理解和遵循預先編程的算法。但隨著時間的推移以及人工智能、機器學習、人工神經網絡、深度學習、自然語言處理和自然語言生成的發展，機器變得足夠智能，也能滿足特定的業務需求和目標。

戰略性地簡化和利用這些基于AI的技術可以理解龐大的數據集，從而產生有價值的見解，最終有助于開發定制的、有影響力的解決方案。谷歌，蘋果，微軟和阿里巴巴等IT巨頭都依賴此類算法來改進產品推薦、在線搜索、智能語音的移動服務等。

NLP vs. NLU vs. NLG

盡管人們可能會遇到令人生畏的技術術語，但NLP，NLG和NLU似乎是用于解釋簡單過程的復雜縮略詞。

1、NLP是指計算機讀取并將輸入文本轉換為結構化數據；
2、NLU意味著理解計算機捕獲的文本/統計數據；
3、NLG是指計算機將結構化數據轉換為文本并以人類語言編寫信息；

自然語言處理的閱讀部分很復雜，其中包括許多功能，例如：

1、不雅表達的語言過濾器；
2、涉及人類情感的情感分析；
3、主題分類；

自然語言理解（NLU）是人工智能的重要子集，它出現在自然語言處理之后，用于真正理解文本的內容并提取隱藏在其中的含義。像Alexa，Siri，Google Assistant這樣的會話AI機器人就是使用NLU和NLG來達到目的。

了解NLG的真正潛力

人類總是需要數據來制定新的想法并進行溝通。但是，隨著需要評估的數據量變大以及顯著降低成本的需求，企業需要確定一種新的簡化方法，自然語言生成（NLG）就是目前最佳的方法之一。

自然語言生成（NLG）主要的好處在于它能夠將數據集轉換為人類理解的清晰敘述。在處理電子表格中存在的統計數據時，NLG可以生成豐富的信息，這與自然語言處理不同，后者僅評估文本以形成見解。

通過自然語言生成，可以準確地評估、分析和傳達數據。通過常規分析和相關任務的智能自動化，可以提高生產力，這樣人類就可以專注于更具創造性、高價值的回報活動。

在一個有趣的用例中，美聯社利用自然語言生成成功的從公司收益報表中生成了報告。這意味著他們不再需要人類消耗他們的時間和精力去解決這些問題。更重要的是，NLG一旦被完美設置就會自動生成數以千計的報告。

自然語言生成的好處是什么？

自然語言生成的好處超出了人們對于采用人工智能的普遍看法。因為它對營銷和業務管理也有很多好處：

自動化創建內容

NLG主要能夠做的是根據NLP和NLU之前處理的信息，在有組織結構的數據上創建，通過將結構良好的數據放置在精心配置的模板中，NLG可以自動輸出并提供可記錄的數據形式，例如分析報告、產品描述、以數據為中心的博客文章等。在這種情況下，依靠算法編程的機器可以完成以內容開發者所希望的格式創建內容。他們唯一要做的就是通過流行的媒體渠道向目標受眾宣傳，因此，自然語言生成可以為內容開發者和營銷人員提供兩大利器：

1、內容生成自動化；

2、以預期格式傳送數據；

內容生成可以圍繞Web挖掘、搜索引擎API來開發依靠各種在線搜索的結果和參考文檔創造有價值的內容。到目前為止，已經出現了幾個基于NLG的文本報告生成系統，比如說以根據輸入的天氣數據生成文本天氣預報報告。

人類參與的顯著減少

隨著自然語言生成系統不斷的優化，雇用具有數據素養的專業人員并訓練他們完成工作變得非常重要。通過使用自然語言生成，企業家會慢慢意識到雇用理解復雜數據的人員是多么昂貴，為了提升企業效益，注定會有人被淘汰。Gartner預測，在未來20％的業務內容將通過使用自然語言生成的機器編寫，其中法律文件、股東報告、新聞稿或案例研究將不再需要人類創建。

預測性庫存管理

商店庫存管理的成功都會在業務目標和總體利潤方面產生巨大的推動。而在供應鏈管理中，獲取并分析生產率、銷售數據尤為重要。根據這些信息，商店經理可以了解如何將庫存維持在最佳水平。然而，管理者并不可能完完全全的掌握到實時數據。

此時，更高級的NLG可以作為數據分析的交互式媒介，使整個數據報告流程無縫且富有洞察力。商店經理無需通過數據的多個圖表和條形圖，就可以獲得所需格式的清晰敘述和分析。通過自然語言生成，管理者將擁有最佳預測模型，以此對商店績效和庫存管理提供明確的指導和建議。

如何應用自然語言生成？

對于希望采用并獲得自然語言生成優勢的企業而言，擁有某些要素時至關重要的，例如：

必須具有匹配的場景

并非每個內容創建場景都需要自然語言生成。NLG是一種獨特的技術，旨在產生特定的答案，生成你在博客上看到的內容是不可能的。如果你定期傳達的任務具有一致的格式，NLG可能是自動執行這些任務的最佳資源。

舉個例子，一個著名的營銷機構PR 20/20利用自然語言生成，在生成Google Analytics的分析報告時少用80%的時間。另一個例子是華盛頓郵報，它們創建了Heliograf，它是一個基于人工智能的引擎，使用自然語言生成為2016年奧運會和選舉競賽撰寫快訊。

樹立現實的目標

人工智能技術需要一些時間才能實現自動化操作，要整合并收獲自然語言生成的好處，需要一定的時間。你選擇的智能是有價格標簽的，因此你應該對你的精確要求，AI的實際功能和可擴展性保持理智。如果NLG在生成報告和敘述時真的減少了組織的成本，你可以選擇它。

數據必須足夠結構化

AI需要特定形式的輸入，NLG只有在輸入結構化數據時才會起作用。檢查你的數據集是否已組織和優化。確保你上傳的數據干凈、一致且易于使用。

結論

聊天機器人將更加智能，不再是簡單的查詢以及提供簡單的對話，而且未來高級NLG系統還將參與企業特定的工作流程管理，它們將幫助管理人員和員工在客戶之間建立一個更優越的互動網絡，以在最短的時間內實現業務動態并產生準確的輸出。

最后，對于面臨數據分析和多語言支持挑戰的企業而言，可以利用自然語言生成的優勢實現報告創建、內容生成的實時自動化。有了NLG，企業應該考慮整合能夠以最終用戶期望的格式有效地生成信息的會話界面，最終增加用戶的參與度。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的自然语言生成（NLG）的好处是什么，它如何影响BI？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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