Bei Natural Language Generation (NLG) handelt es sich um eine Technologie, die es ermöglicht, computergestützt natürlichsprachige Texte zu erzeugen. Die Technologie der natürlichsprachlichen Generierung basiert auf innovativen Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. NLG kann dabei helfen, Zeit und Kosten zu sparen. Denn anstatt manuell Texte zu erstellen, übernimmt ein Algorithmus diese Aufgabe. In Zukunft werden immer mehr Nutzer auf Textgenerierung setzen. Denn die Technologie hat unglaubliches Potenzial – sowohl für Unternehmen als auch für Privatpersonen.

Natural Language Generation (NLG) – was ist das eigentlich?

Natürlichsprachige Textgenerierung oder NLG bezeichnet die Erstellung von Texten durch Computer. Die Texte können dabei unterschiedliche Zwecke erfüllen, zum Beispiel Informationen vermitteln, überzeugen oder unterhalten. Um die

Wer erstellt mir meinen Text am besten?

textuellen Inhalte zu erstellen, wird ein Algorithmus verwendet, der auf bestimmten Regeln basiert. Diese Regeln werden entweder von Menschen festgelegt oder durch maschinelles Lernen ermittelt.

Natural Language Generation ist ein relativ junges Forschungsgebiet und es gibt bisher keine allgemeingültige Definition des Begriffs. Eine mögliche Definition lautet: NLG ist die Disziplin, die es ermöglicht, computergestützt natürlichsprachliche Texte zu erstellen, wobei sowohl die Form als auch der Inhalt berücksichtigt werden.

Wo setzt man NLG ein?

Natural Language Generation kann in unterschiedlichen Anwendungsbereichen eingesetzt werden. Ein Beispiel ist die Erstellung von Wetterberichten. Hierfür werden verschiedene Daten wie zum Beispiel die Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Niederschlagsrate analysiert und anschließend in einen natürlichsprachigen Text umgewandelt. Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die Erstellung von Lernmaterialien. Hier können computergestützte Systeme Informationen verarbeiten und anschauliche Texte und Diagramme generieren, um den Lernenden das Erlernte besser zu vermitteln.

In den letzten Jahren haben sich NLG-Systeme stetig weiterentwickelt und können heutzutage bereits sehr ansprechende Texte erstellen. Allerdings gibt es auch noch einige Herausforderungen, die es in Zukunft zu lösen gilt. So muss beispielsweise noch verbessert werden, wie gut Natural Language Generation-Systeme den Kontext berücksichtigen und verarbeiten können. Auch die Erstellung längerer Texte mit mehreren Absätzen bereitet den Systemen bislang Schwierigkeiten. Dennoch ist NLG ein vielversprechendes Forschungsgebiet mit großem Potenzial für die Zukunft.

Wie erfolgt die Generierung textueller Inhalte?

Bei der Generierung natürlichsprachiger Texte handelt es sich um einen Prozess, bei dem ausgehend von einer Informationsquelle ein Text erstellt wird. Die Informationsquelle kann dabei unterschiedlicher Natur sein – von einer einfachen Tabelle bis hin zu umfangreichen Datenbanken. Die Generierung textueller Inhalte erfolgt in der Regel durch den Einsatz bestimmter Algorithmen und Modelle. Für die nötige Sicherheit sorgt dann der virtuelle Datenraum.

Diese Verfahren analysieren die Informationsquelle und erstellen dann den Text. In den meisten Fällen wird bei der textuellen Inhaltsgenerierung auch eine Vorhersage darüber getroffen, welche Informationen für den Leser relevant sind. Auf diese Weise können die Algorithmen und KI-Modelle entscheiden, welche Informationen in den Text aufgenommen werden sollen und welche nicht. Textgenerierung ist ein relativ neues Gebiet der Computerlinguistik und wird heutzutage vor allem in den Bereichen Nachrichten, Wissenschaft und Online-Marketing verwendet.

Herausforderungen bei der Erstellung von NLG-Systemen

Die technischen Möglichkeiten zur Erstellung von Natural Language Generation-Systemen haben sich in den letzten Jahren

War ein echter Autor beteiligt?

erheblich verbessert. Dennoch gibt es einige Herausforderungen, die noch zu bewältigen sind. Eine davon ist die Erstellung eines Modells, das auf natürliche Weise spricht. Bis 2020 gab es kein System, das in der Lage war, einen Text so zu generieren, wie ein menschlicher Autor es tun würde. Ein weiteres Problem ist die Generierung von längeren Texten. Bisher konnten NLG-Systeme nur sehr kurze textuelle Inhalte erstellen. Dieser Umstand hat sich jedoch mit der Veröffentlichung des GPT-3-Sprachverarbeitungsmodells verändert.

Das neue OpenAI-Modell GPT-3 ist ein echter Meilenstein in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Allerdings ist auch GPT-3 immer noch weit davon entfernt, perfekt zu sein. Es gibt viele Fehler, die die das OpenAI-Modell immer wieder macht, und es wird sicherlich noch weiterentwickelt werden müssen. Aber selbst jetzt ist es ein bemerkenswertes Tool für die Generierung von natürlichsprachlichen Inhalten. Eines der interessantesten Features von GPT-3 ist, dass es in der Lage ist, äußerst kohärente Texte zu generieren.

Konkret bedeutet das, dass es möglich ist, Texte maschinell zu erstellen, die sehr ähnlich dem Schreibstil eines bestimmten Autors nachempfunden sind. Natürlich gibt es Grenzen – GPT-3 kann immer noch nicht alles verstehen – aber die Möglichkeiten sind unbegrenzt. Allerdings gibt es auch einige potenzielle Probleme mit GPT-3. Zum Beispiel könnte es missbraucht werden, um gefälschte Nachrichten zu verbreiten. Oder es könnte verwendet werden, um Inhalte zu generieren, die Urheberrechtsgesetze verletzen. Dies sind alles Faktoren, die man bei der Entwicklung neuer Sprachverarbeitungsmodelle und NLG-Systeme bedenken muss.

Welche Vor- und Nachteile ergeben sich?

Natural Language Generation bietet viele Vorteile gegenüber dem herkömmlichen Schreibprozess. Zum einen ist es viel schneller und einfacher, einen Text mit NLG-Tools zu erstellen. Zum anderen kann man mit Natural Language Generation auch komplexere Strukturen und Inhalte erzeugen, die mit herkömmlichen Schreibmethoden nicht möglich wären. Allerdings gibt es auch einige Nachteile. So ist es beispielsweise nicht möglich, mit Natural Language Generation individuelle Texte für jeden Leser zu erstellen. Auch kann es vorkommen, dass die textuellen Inhalte nicht ganz natürlich klingen oder dass viele semantische Fehler vorhanden sind.

Die Zukunft von NLG-Systemen

In den kommenden Jahren werden NLG-Systeme weiterhin an Bedeutung gewinnen. Dies ist vor allem auf die zunehmende

Das maschinelle Lernen fördert den Zuwachs von NGL.

Verbreitung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) zurückzuführen. Da immer mehr Unternehmen KI– und ML-Technologien einsetzen, wird auch die Nachfrage nach NLG-Systemen steigen. Auch die Qualität dieser Technologie wird sich in den kommenden Jahren verbessern. Dank der Entwicklung leistungsstarker Sprachverarbeitungsmodelle werden die Systeme immer besser in der Lage sein, natürlichsprachige Inhalte zu erzeugen. So werden die Texte nicht nur grammatikalisch korrekt sein, sondern auch einen natürlichen Schreibstil aufweisen.