La generación de lenguaje natural (NLG) es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que se centra en la creación de software que puede producir un lenguaje similar al humano. El objetivo de NLG es permitir que las computadoras generen lenguaje escrito o hablado de alta calidad de una manera que no se pueda distinguir del lenguaje generado por humanos.
NLG se ha vuelto cada vez más importante en los últimos años a medida que las empresas y organizaciones buscan automatizar sus procesos de comunicación. Con la ayuda de NLG, las empresas pueden crear contenido personalizado, como descripciones de productos o mensajes de servicio al cliente, a escala, ahorrando tiempo y recursos.
Hay varias técnicas utilizadas en NLG, incluidos los enfoques basados en reglas, plantillas y aprendizaje automático. Los sistemas basados en reglas usan reglas lingüísticas predefinidas para generar texto, mientras que los sistemas basados en plantillas usan plantillas predefinidas que se pueden completar con información específica. Los enfoques basados en el aprendizaje automático utilizan modelos estadísticos para generar lenguaje basado en patrones en grandes conjuntos de datos.
Los sistemas NLG generalmente involucran tres componentes principales: determinación del contenido, planificación de oraciones y realización superficial. La determinación del contenido implica decidir qué información debe incluirse en el texto, la planificación de oraciones implica determinar la estructura y la gramática de las oraciones, y la realización superficial implica producir el resultado final del texto.
NLG se utiliza en una amplia gama de industrias, incluido el comercio electrónico, las finanzas, la atención médica y el marketing. En el comercio electrónico, NLG se usa para generar descripciones y recomendaciones de productos, mientras que en finanzas se usa para crear informes y resúmenes financieros.