自然语言处理与文本分析

21/24自然语言处理与文本分析第一部分自然语言处理概述 2第二部分文本分析流程 5第三部分分词与词性标注技术 7第四部分文本特征提取方法 9第五部分文本相似性计算与比较 12第六部分主题建模与文本聚类 16第七部分情感分析与观点挖掘 19第八部分语言模型与自然语言生成 21

第一部分自然语言处理概述关键词关键要点自然语言的复杂性

1.自然语言具有模糊性，词语的含义会随着语境而改变。

2.自然语言具有歧义性，一句话可能有多种不同的解释。

3.自然语言具有非结构性，文本数据缺乏明确的结构和格式。

自然语言处理的任务

1.文本分类：将文本分配到预先定义的类别中。

2.情感分析：检测文本中表达的情感极性。

3.机器翻译：将文本从一种语言翻译到另一种语言。

自然语言处理的技术

1.词法分析：对文本进行分词和标注词性。

2.语法分析：分析句子结构和语法规则。

3.语义分析：理解文本的含义和提取关键信息。

自然语言处理的应用

1.搜索引擎：帮助用户查找和检索相关信息。

2.客户服务聊天机器人：自动处理客户查询并提供支持。

3.文本挖掘：从非结构化文本数据中提取有价值的信息。

自然语言处理的趋势

1.预训练语言模型：通过大规模无监督学习训练的强大语言模型。

2.迁移学习：将预训练模型应用于特定领域的自然语言处理任务。

3.多模态人工智能：结合自然语言处理与计算机视觉、语音识别等其他技术。

自然语言处理的前沿

1.生成式人工智能：生成类似人类的文本、图像和音乐。

2.可解释性自然语言处理：解释模型的预测并使其更易于理解。

3.跨模态自然语言处理：将自然语言处理扩展到视觉、听觉和其他模态的数据。自然语言处理概述

自然语言处理（NLP）是计算机科学的一个子领域，旨在使计算机理解、解释和生成人类语言。NLP是人工智能（AI）和机器学习（ML）的重要组成部分，它赋予计算机处理语言数据的先进能力。

目标和挑战

NLP的主要目标是：

*理解自然语言：计算机从文本和语音输入中提取意义。

*生成自然语言：计算机生成类似人类的文本和语音输出。

然而，NLP面临着许多挑战，包括：

*语言的复杂性：自然语言高度复杂，具有语法、语义和语用方面的复杂性。

*歧义：单词和短语可能有不同的含义，具体取决于上下文。

*缺乏监督数据：训练NLP模型需要大量标记和注释的数据，这往往难以获得。

方法和技术

NLP使用各种方法和技术来解决这些挑战，包括：

语法分析：

*词法分析：将输入文本分解为单词、符号和其他标记。

*句法分析：构建句子的语法结构树，表示词语之间的依赖关系。

语义分析：

*词义消歧：确定单词在特定上下文中含义。

*语义角色标注：识别句子中不同词语扮演的角色和关系。

语用分析：

*语用推理：根据文本内隐的信息做出推论。

*情感分析：识别和分类文本中的情感和态度。

生成式NLP：

*语言模型：根据先前的单词预测序列中下一个单词的概率。

*神经机器翻译：使用神经网络将一种语言的文本翻译成另一种语言。

应用

NLP在广泛的领域都有应用，包括：

*搜索和信息检索：改善搜索引擎和文档检索系统的性能。

*机器翻译：自动翻译文本和语音，打破语言障碍。

*文本摘要：生成文本的简洁且信息丰富的摘要。

*聊天机器人和对话系统：构建能够与人类用户自然交互的计算机程序。

*情感分析：从社交媒体和客户反馈中识别情感和态度。

进展和未来方向

NLP领域正在不断进步，新技术和应用层出不穷。未来的研究重点包括：

*更先进的语言模型：开发能够更准确地理解和生成语言的模型。

*更全面的语用理解：提高计算机对语境、推理和幽默的理解能力。

*多模态NLP：整合来自文本、语音和图像等多个模式的数据，以提高理解能力。

NLP具有改变各种行业和应用的巨大潜力，从客户服务到医疗保健。随着该领域持续发展，我们可以期待计算机在理解、生成和交互方面的能力取得更大的进步。第二部分文本分析流程关键词关键要点文本预处理:

1.文本清理：去除特殊字符、停用词、标点符号等噪声数据。

2.文本分词：将文本分割成单个词语或术语单位，方便后续处理。

3.文本归一化：将文本中的单词转换为小写或去除变音符号，消除大小写和特殊字符的影响。

文本特征提取:

文本分析流程

文本分析是一个多步骤的过程，涉及使用自然语言处理（NLP）技术从文本数据中提取有意义的见解。以下是一般文本分析流程的概述：

1.数据收集

*从各种来源（例如，网站、社交媒体、新闻文章、电子邮件和调查）收集文本数据。

*确保数据相关且包含足够的信息以进行有意义的分析。

2.预处理

*清理文本数据，删除标点符号、特殊字符和停用词。

*标准化文本，将单词转换为小写或使用词干提取词根。

*在必要时进行语言检测和翻译。

3.特征工程

*识别和提取有意义的特征表示文本语义。

*使用词频、词嵌入、主题建模等技术将文本转换为数字特征向量。

*选择有助于分析目标的特征。

4.降维

*如果特征向量维度过高，则使用降维技术（例如，主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD））来减少特征空间的大小，同时保留相关信息。

5.模型训练

*根据分析目标选择适当的机器学习模型（例如，分类器、聚类器）。

*将特征数据用作模型输入，并在标注数据或无监督学习技术上训练模型。

6.模型评估

*使用不同的度量（例如，准确率、召回率、F1分数）评估模型在验证集或测试集上的性能。

*必要时调整模型参数或尝试不同的模型来提高性能。

7.结果解释

*解释模型预测并提取文本中的关键见解。

*可视化结果或生成报告以呈现见解。

8.部署

*将训练好的模型部署到生产环境进行实际使用。

*监控模型性能并根据需要进行调整。

附加步骤：

*情感分析：识别文本的情绪或情感极性。

*主题建模：发现文本中潜在的主题或概念。

*关系提取：识别文本中实体之间的关系。

*文本摘要：生成文本的摘要或关键点的总结。第三部分分词与词性标注技术关键词关键要点分词技术

1.分词是将连续文本分割成独立词语或词元的过程，是文本分析的基础技术。

2.中文分词面临着歧义性强、词语长度可变等挑战，需要采用基于规则、统计模型或深度学习等方法来解决。

3.分词算法的评估指标包括准确率、召回率和F1值，不同的分词工具在不同语料库上的表现存在差异。

词性标注技术

1.词性标注是对词语进行词类（如名词、动词、形容词等）归属的标记过程，为后续语义分析和机器翻译奠定了基础。

2.词性标注方法主要分为规则匹配、统计模型和序列标注模型，其中基于条件随机场（CRF）和长短期记忆（LSTM）网络的序列标注模型表现优异。

3.词性标注算法的评估指标主要包括准确率和F1值，近年来出现了结合多模态信息的词性标注方法，提升了标注准确性。分词与词性标注技术

分词

分词是指将文本中的句子划分为单词或词组的过程。在中文文本处理中，分词尤为重要，因为它可以帮助确定单词之间的语义关系。

*基于规则的分词：使用手工编写的规则集来识别词与词之间的边界。

*基于统计的分词：使用语言模型或其他统计技术来分割文本。

*基于词典的分词：使用预定义的词典来识别单词。

词性标注

词性标注是指为每个单词分配一个或多个词性标签。词性标签描述单词的语法功能，例如名词、动词、形容词或副词。

*基于规则的词性标注：使用手工编写的规则集来分配词性标签。

*基于统计的词性标注：使用统计模型或其他机器学习技术来分配词性标签。

*基于词典的词性标注：使用预定义的词典来查找单词的词性标签。

分词与词性标注的应用

分词和词性标注在自然语言处理和文本分析中有着广泛的应用，包括：

*文本分类：将文本分配到预定义类别，例如新闻、体育或商业。

*信息抽取：从文本中提取特定信息，例如人名、地点或日期。

*机器翻译：将文本从一种语言翻译到另一种语言。

*问答系统：从文本知识库中回答问题。

*文本摘要：生成文本的缩略语。

分词与词性标注的挑战

分词和词性标注在中文文本处理中面临着一些挑战，包括：

*词语歧义：同一个词在不同的上下文中可以具有不同的含义。

*未登录词：字典中没有的词语。

*长距离依赖关系：单词之间的语法或语义关系可能跨越多个单词。

分词与词性标注的发展趋势

分词和词性标注技术的发展趋势包括：

*神经网络的应用：使用神经网络模型来提高分词和词性标注的准确性。

*无监督学习：从未标记的数据中学习分词和词性标注规则。

*跨语言分词和词性标注：开发适用于多种语言的分词和词性标注模型。

分词与词性标注的资源

*中文分词工具：[jieba](/fxsjy/jieba)

*中文词性标注工具：[LTP](/HIT-SCIR/ltp)

*英文分词工具：[NLTK](/)

*英文词性标注工具：[SpaCy](https://spacy.io/)

参考文献

*[中文分词和词性标注综述](/pdf/1909.11050.pdf)

*[神经网络在中文分词中的应用](/pdf/1809.01198.pdf)

*[无监督中文分词](/pdf/2002.00389.pdf)第四部分文本特征提取方法关键词关键要点词袋模型

1.将文本表示为单词出现频率的向量，忽略单词顺序和语法，适合于文本分类和情绪分析。

2.简单易于实现，计算量小，但由于忽略了单词之间的关系，可能会损失语义信息。

3.可通过TF-IDF加权、词干化和去停用词等技术优化特征表示。

n-元语法

1.将连续的n个单词作为特征，称为n-元语法（例如：bigram、trigram），可以捕捉单词之间的顺序和局部结构。

2.能够提高特征的区分度和语义丰富度，适合于语言建模和机器翻译。

3.随着n的增加，特征数量呈指数级增长，可能导致稀疏性和过拟合问题。

词嵌入

1.使用神经网络将单词映射到低维向量空间，保留单词之间的语义和语法关系。

2.能够捕捉单词的多义性、同义性和语义相似性，广泛应用于文本分类、问答系统和信息检索。

3.预训练的词嵌入（如Word2Vec、BERT）提供了丰富的语义信息，但需要大量的数据和计算资源进行训练。

主题模型

1.将文本表示为主题分布，每个主题由一组相关的单词组成，揭示文本的潜在结构。

2.适合于文本聚类、主题提取和文档相似性分析，有助于理解文本的语义含义。

3.常见的主题模型包括LDA（潜在狄利克雷分配）和LSA（潜在语义分析）。

句法特征

1.将句子结构和语法信息（如词性标注、依存关系树）作为特征，提高文本分析的准确性和可解释性。

2.能够识别句子中的主语、谓语和修饰语等成分，辅助文本摘要、机器翻译和问答系统。

3.句法分析可以采用基于规则的和数据驱动的两种方法。

基于知识的特征

1.利用外部知识库（如词典、本体和语料库）提取文本中的实体、概念和关系，增强文本的语义表示。

2.能够识别文本中的重要信息和事实，有利于知识图谱构建、事件抽取和关系提取。

3.依赖于知识库的丰富程度和质量，需要持续更新和维护。文本特征提取方法

文本特征提取是文本分析中至关重要的步骤，旨在从文本数据中提取出有意义的特征，以用于后续的分析和建模任务。常见的方法包括：

基于词频的特征提取

*词袋模型(Bag-of-Words,BoW)：将文本表示为一个词频向量，其中每个元素代表特定单词在文本中出现的次数。

*N-元语法模型：将文本表示为一个序列，其中每个元素是一个连续的N个单词或字符的组合，以捕获单词或字符之间的顺序。

基于词嵌入的特征提取

*Word2Vec：使用神经网络将单词映射到多维空间中的稠密向量，以捕获单词之间的语义和相似性关系。

*GloVe：联合矩阵分解和全局词频向量，以提取单词的语义和语法特征。

*ELMo：双向语言模型，以上下文化的方式学习词嵌入，捕获单词在不同上下文中不同的含义。

基于统计的特征提取

*词频-逆向文件频率(TF-IDF)：结合单词频率和逆向文件频率，突出在特定文本中出现频率高、但在整个语料库中出现频率低的单词。

*文本长度和复杂性：提取文本的长度（以单词或字符数计）、句子长度、单词多样性等特征，以表征文本的难易程度和复杂性。

*词性标注：标识文本中单词的词性（名词、动词、形容词等），以捕获文本的语法结构和关系。

基于主题的特征提取

*潜在狄利克雷分配(LDA)：生成主题模型，将文本表示为一组概率分布，其中每个分布对应一个主题，单词分配到不同的主题中。

*隐含语义分析(LSA)：通过奇异值分解(SVD)将文本矩阵分解为表示主题的奇异向量。

*非负矩阵分解(NMF)：通过非负矩阵分解将文本矩阵分解为两个非负矩阵，其中一个矩阵表示主题，另一个矩阵表示单词与主题的关联。

基于语义的特征提取

*语义角色标注(SRL)：识别句子中单词之间的语义关系，例如主语、谓语、宾语和修饰语。

*语义相似性措施：利用WordNet等资源计算单词或文本之间的语义相似性，以捕获概念之间的关系。

*词义消歧(WSD)：确定特定单词在文本中的特定语义含义，以消除歧义并提高特征提取的准确性。

其他特征提取方法

*情感分析：提取文本中表达的情感极性或情绪，以表征文本的情绪基调。

*信息抽取：从文本中提取特定的事实或实体，例如人物、地点和事件。

*句法分析：分析句子结构和关系，以捕获文本的语法特征和含义。第五部分文本相似性计算与比较关键词关键要点文本相似性度量

1.基于编辑距离：计算两个文本串之间进行编辑操作（插入、删除、替换）所需要的最小代价，如莱文斯坦距离、汉明距离等。

2.基于重叠度：计算两个文本中重叠字符或单词数量，如杰卡德相似系数、N-gram重叠度等。

3.基于语言模型：利用语言模型对文本进行表示，计算文本表示之间的相似度，如余弦相似度、欧氏距离等。

语义相似性计算

1.基于词嵌入：将单词映射为高维向量，通过计算向量之间的相似度来判断文本相似性，如Word2Vec、GloVe等。

2.基于句法和语义分析：利用自然语言处理技术解析文本的句法和语义结构，比较结构之间的相似性。

3.基于深度学习：采用神经网络模型学习文本特征，输出文本相似性分数。

文本分类

1.传统机器学习方法：采用支持向量机、决策树等传统机器学习模型，基于文本特征进行分类。

2.深度学习方法：利用卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型，提取文本高级语义特征进行分类。

3.半监督和无监督方法：通过利用未标记文本或少量标记文本，辅助模型训练和提高分类性能。

文本聚类

1.基于距离度量：通过计算文本之间的相似性度量，将相似的文本聚合在一起。

2.基于层次聚类：根据文本相似性度量构建层次结构，逐步合并相似的文本形成聚类。

3.基于密度聚类：将文本划分为具有较高密度的簇，并识别簇之间的边界。

文本摘要

1.抽取式摘要：从原文中提取重要句子或片段，组合成摘要。

2.抽象式摘要：根据原文的语义，重新生成一个较短的、概括性的摘要。

3.基于深度学习的摘要：采用神经网络模型，从原文中学习重要信息并生成摘要。

文本生成

1.基于规则的生成：根据预定义的语法规则和语义模板生成文本。

2.基于统计的生成：统计原文中的单词序列和语法结构，根据统计规律生成新文本。

3.基于深度学习的生成：利用神经网络模型，学习原文的语言风格和语义，生成连贯且内容丰富的文本。文本相似性计算与比较

文本相似性度量是自然语言处理和文本分析中的核心任务，用于量化不同文本片段之间的相似程度。这在各种应用中至关重要，包括文档聚类、信息检索和机器翻译。

#相似性度量类型

文本相似性度量可分为三大类：

-基于编辑距离的度量：这些度量计算两个字符串之间将一个字符串转换为另一个字符串所需的编辑操作（例如插入、删除和替换）数量。常见的方法包括莱文斯坦距离、哈明距离和余弦相似性。

-基于语义的度量：这些度量考虑文本的语义相似性，例如词袋模型(BoW)、TF-IDF和潜在语义分析(LSA)。它们通过赋予每个词或概念一个权重来表示文本。

-基于神经网络的度量：这些度量使用神经网络模型来学习文本的语义表示，然后计算两个文本表示之间的相似性。常见的模型包括Doc2Vec和BERT。

#比较不同度量

不同的相似性度量在准确性、效率和鲁棒性方面有所不同。根据特定的应用和数据集，选择最合适的度量至关重要。

以下是一些常见度量的比较：

|度量|优点|缺点|

||||

|莱文斯坦距离|对编辑操作敏感，适用于拼写检查|对词序和语义相似性不敏感|

|余弦相似性|仅考虑词的出现，适用于高维稀疏向量|对词序和频率差异敏感|

|TF-IDF|考虑词的频率和重要性|对长文本和有噪声文本的鲁棒性较差|

|LSA|捕捉文本的潜在语义结构|计算成本高，对罕见词敏感|

|Doc2Vec|学习文本的语义表示，适用于大规模文本数据集|训练成本高，对细微的语义差异敏感|

#应用

文本相似性计算在各种自然语言处理和文本分析应用中发挥着关键作用，包括：

-文档聚类：将相似文档分组到同一组中。

-信息检索：查找与给定查询最相似的文档。

-机器翻译：评估翻译文本的准确性。

-文本摘要：识别文本中的关键信息并创建摘要。

-抄袭检测：检测不同文本之间的相似性。

#未来方向

文本相似性计算是一个活跃的研究领域，正在不断探索新的方法和应用。未来研究方向包括：

-开发更精确和鲁棒的度量，以处理复杂和多样的文本。

-探索新的神经网络模型来提高文本表示的质量。

-调查文本相似性在其他领域的应用，例如对话系统和社交媒体分析。第六部分主题建模与文本聚类关键词关键要点潜在狄利克雷分配(LDA)

1.产生主题分布和文档-主题分布的概率模型。

2.每篇文章被视为不同主题的混合体，每个主题用一组词分布描述。

3.在文本聚类中广泛使用，可将文档分组到由特定主题主导的聚类中。

非负矩阵分解(NMF)

1.将非负矩阵分解为非负因子矩阵。

2.适用于主题建模，将文档表示为一组基本主题的线性组合。

3.可用于文本聚类和降维。

隐含语义分析(LSA)

1.基于奇异值分解（SVD）的文本表示和分析技术。

2.将文本映射到语义空间，突出主题和关联。

3.用于文本分类、信息检索和文本可视化。

词嵌入

1.将单词映射到低维向量空间，捕获单词的语义和语法信息。

2.增强文本分类、机器翻译和情感分析中的文本表示。

3.目前研究方向是利用生成模型创建语义丰富的词嵌入。

图神经网络(GNN)

1.处理具有图结构数据的模型。

2.可用于文本聚类和主题建模，通过在文本网络中传播信息来提取主题。

3.为处理文本中的语义和结构信息提供了新的方法。

循环神经网络(RNN)

1.能够学习序列数据的模型。

2.可用于文本聚类和主题建模，通过递归地处理文本来捕获时序信息。

3.适用于处理长文本和连续文本流。主题建模

主题建模是一種用於發現文本中隱藏的主題或抽象概念的無監督學習技術。它將文本視為一系列主題分佈的混合，其中每個主題由一組相關詞彙表示。

拉普拉斯平滑主題模型(LSA)

LSA是主題建模的早期方法，通過使用奇異值分解(SVD)將文本轉換為一個較低維度的向量空間。通過選擇奇異值個數，可以控制主題的數量。

潛在狄利克雷分配(LDA)

LDA是貝葉斯主題模型，它將文本建模為一組由潛在的主題分佈生成的詞彙。它假設每個文檔包含多個主題，並且每個主題由一組相關詞彙定義。

文本聚類

文本聚類是一種將文本文檔分組到相似主題或類別中的無監督學習技術。它通過測量文檔之間的相似性並將相似的文檔分組在一起來實現。

文本相似性測量

文本相似性測量常用於文本聚類。這些測量基於詞彙重疊、語義相似性或文檔結構。常見的測量包括：

*餘弦相似性：基於詞向量之間的餘弦角，反映詞彙重疊程度。

*Jaccard係數：基於兩組詞彙的交集與聯集，反映詞彙重疊的比例。

*歐幾里得距離：基於詞向量之間歐幾里得距離，反映詞義空間中的距離。

聚類演算法

常用的文本聚類演算法包括：

*k-均值聚類：將文檔分組到k個簇中，每個簇由一個代表點表示。

*階層聚類：將文檔逐漸分組到一個樹形結構中，直到達到所需的粒度。

*文本階層主題模型(hTM)：結合主題建模和階層聚類，以發現文檔中不同層次的語義結構。

主題建模與文本聚類的應用

主題建模和文本聚類在自然語言處理和文本分析中具有各種應用，包括：

*文本分類：將文檔分類到預定義的主題或類別中。

*文本摘要：識別文本中的主要主題和生成摘要。

*信息檢索：改進文本檢索系統的相關性，通過在查詢中使用文檔主題。

*客戶細分：根據客戶調研或評論中的主題聚類客戶，以進行更有針對性的營銷。

*社交媒體分析：分析社交媒體帖子中的主題以了解趨勢、情緒和意見。

主題建模與文本聚類的優缺點

優點：

*發現隱藏的主題和模式

*改善文本的理解和組織

*提高信息檢索和分類的效率

缺點：

*主題的表示可能模糊或難以解釋

*聚類結果可能受文本相似性測量的影響

*計算成本可能很高，尤其是對於大型文本集合第七部分情感分析与观点挖掘关键词关键要点【情感分析】

1.情感分析是一种自动识别和分析文本中情感极性的技术。

2.情感分析的应用包括客户反馈分析、社交媒体监控和网络欺凌检测。

3.情感分析技术包括词法分析、句法分析和机器学习算法。

【观点挖掘】

情感分析与观点挖掘

情感分析和观点挖掘是自然语言处理（NLP）领域的重要任务，旨在从文本数据中提取和分析情感和观点。

情感分析

情感分析通过识别文本中表达的情感，例如积极、消极或中立，来推断作者或说话人的观点。这涉及：

*主题识别：识别文本中讨论的对象或实体。

*情感极性检测：确定文本对主题的情感极性（正面或负面）。

*情绪强度分析：衡量情感表达的强度。

情感分析广泛应用于社交媒体分析、客户反馈分析和意见调查中，以了解人们对产品、服务或事件的感受。

观点挖掘

观点挖掘的目标更进一步，它侧重于提取和分析文本中的观点，包括：

*观点目标识别：确定文本中讨论的实体、问题或事件。

*观点极性检测：确定观点表达的极性（赞同或反对）。

*观点强度分析：衡量观点表达的强度。

*观点持有人识别：确定表达观点的个人或群体。

观点挖掘支持决策制定、舆论分析和市场研究，使企业和组织能够了解消费者对产品或服务的态度和偏好。

技术方法

情感分析和观点挖掘采用各种技术方法，包括：

*词典方法：使用预定义的情感词库来匹配文本中的单词。

*机器学习算法：训练分类器对文本的情感极性和观点进行分类。

*深度学习模型：利用神经网络从文本中学习情感和观点特征。

挑战

情感分析和观点挖掘面临着几个挑战，包括：

*语言模糊性：单词可以有多种含义，这会影响情感或观点的解释。

*讽刺或幽默：识别文本中的讽刺或幽默对于准确的情感或观点分析至关重要。

*文化差异：情感和观点的表达因文化和语境而异。

应用

情感分析和观点挖掘在广泛的应用中发挥着关键作用，包括：

*社交媒体分析：监测和分析社交媒体上的品牌和产品情绪。

*客户体验管理：分析客户反馈，了解他们的感受和偏好。

*舆论分析：跟踪公众对当前事件和问题的态度。

*市场研究：收集和分析消费者对产品和服务的观点。

*推荐系统：根据用户的喜好和情感偏好提供产品或内容推荐。

结论

情感分析和观点挖掘是强大的NLP工具，使我们能够从文本数据中提取和分析情感和观点。这些技术在各种应用中发挥着至关重要的作用，帮助企业和组织了解客户的情绪、监控品牌声誉并做出明智的决策。第八部分语言模型与自然语言生成关键词关键要点语言模型

1.语言模型是基于统计或神经网络的方法，旨在预测一个序列中给定单词或符号的后续概率分布。

2.语言模型可以用来生成文本、预测单词序列并完成缺失文本。

3.语言模型在文本分析和自然语言处理任务中具有重要应用，如垃圾邮件检测、机器翻译和问答系统。

自然语言生成

1.自然语言生成(NLG)是将数据或信息转换为人类可读文本的过程。

2.NLG模型通过生成式神经网络和语言模型等技术实现，能够产生连贯且语法正确的文本。

3.NLG在新