2025年人工智能自然语言生成技术的工作原理.pdfVIP

人人好公，则天下太平；人人营私，则天下大乱。——刘鹗

人工智能自然语言生成技术的工作原理

人工智能自然语言生成技术（NLG）是近年来快速发展的一

项技术，它利用大量的文本数据、自然语言处理、机器学习等

技术手段，自动生成符合语法规则、具有可读性和可理解性的

自然语言文本，能够为文本编写、翻译、摘要、新闻生成等领

域提供有效的解决方案。

本文将从自然语言生成技术的基本原理、自然语言处理算法、

语法生成模型等方面介绍人工智能自然语言生成技术的工作原

理。

一、基本原理

自然语言生成技术的核心问题是如何将计算机输入的数据信息

通过自然语言的形式呈现出来。自然语言是一种人与人之间进

行交流的语言形式，它具有语法规则、语义含义和上下文的联

系等要素，因此，自然语言生成技术需要将这些要素纳入考虑，

通过算法实现人工智能化地生成自然语言文本。

自然语言生成技术的基本原理包括三个方面：输入的数据信息，

语法和上下文信息，生成的自然语言文本。它们的关系如下：

输入的数据信息是指计算机需要呈现的信息，这些信息是从计

算机知识库、网络数据、图像、声音等多种媒介获取的。输入

的数据信息需要经过自然语言处理算法的预处理，去除噪声化、

停止词等不必要的信息。

丹青不知老将至，贫贱于我如浮云。——杜甫

语法和上下文信息是自然语言生成的重要要素，语法规则是自

然语言文本的基础，它可以确保自然语言文本的可读性和合法

性。上下文信息是指文本的背景关联，时态、主语、动词等要

素都可以根据上下文关系来确定。

生成的自然语言文本是计算机输出的结果，它需要符合语法规

则、有合理的语法结构和上下文语境连贯，能够被人类理解。

自然语言生成技术需要考虑生成文本的格式、结构、流畅度、

自然度等要素，使其具有优秀的阅读体验。

二、自然语言处理算法

自然语言生成技术离不开自然语言处理算法，自然语言处理技

术是指对计算机语言进行分析处理的技术，包括词性标注、句

法分析、语义分析等多种算法。自然语言处理算法是自然语言

生成技术中的核心，主要负责将计算机输入的信息进行处理，

通过加工后的信息传递给自然语言生成模型。

1.词性标注

词性标注是将自然语言中的每个单词进行标注，标注它们相应

的词性。例如，在英文中，名词（Nouns）、动词（Verbs）、

名词所有格（NounGenitive）、形容词（Adjectives）等都属

于不同的词性，词性标注算法能够对每个单词进行适当的标注，

为下一步句法分析、语义分析提供基础。

2.句法分析

古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志。——苏轼

句法分析是自然语言处理的一个关键步骤，它主要利用文法规

则将自然语言句子分解成语法信息，确定上下文关系和语法结

构。例如，在英语语法中，句子有主语（Subject）、谓语

（Predicate）、宾语（Object）、表语（Predicative）等语法要

素。句法分析就是通过分析这些要素的关系，将一个句子分解

成语法标注以及树型结构，为下一步的语义分析分析提供基础。

3.语义分析

语义分析是将句子的含义转化为计算机能够理解的形式，将语

言的含义与形式信息联系起来。具体来说，它主要通过词义计

算、命名实体识别、关系识别等技术，从语法信息中提取出有

用的语义信息，转化为计算机能够理解的形式。例如，使用本

技术可以进行情感分析、意图识别、文本分类等应用。

三、语法生