Natural Language Generation (NLG) adalah subbidang kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada otomatisasi pembuatan bahasa alami untuk menghasilkan teks yang dapat dibaca manusia, seperti dokumen, deskripsi, ringkasan, dan artikel. Ini adalah bentuk pembuatan teks yang menggunakan AI untuk secara otomatis menghasilkan teks mirip manusia dari data atau pengetahuan.
NLG didasarkan pada gagasan menggunakan komputer untuk menghasilkan kalimat dan dokumen dengan cara yang mirip dengan cara orang membuat teks. Tujuan NLG adalah membuat teks yang lulus uji keterbacaan standar—setiap kalimat harus mengandung elemen yang sesuai untuk audiens yang dituju. Untuk membuat teks, NLG menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) yang menggunakan algoritma untuk mengurai dan menafsirkan teks dan pengetahuan linguistik.
NLG dapat dibagi menjadi dua pendekatan utama: NLG berbasis template dan NLG berbasis data. NLG berbasis template mengandalkan template yang telah ditentukan sebelumnya untuk menghasilkan teks, sedangkan NLG berbasis data memanfaatkan model statistik dan pembelajaran mesin untuk membuat dokumen yang lebih kompleks dan canggih.
NLG memiliki banyak aplikasi dalam domain komersial, ilmiah, dan pendidikan. Ini dapat digunakan untuk tugas-tugas seperti merangkum laporan, membuat ringkasan kunjungan pasien, membuat artikel berita, membuat manual instruksi, dan menghasilkan deskripsi yang dipersonalisasi. NLG juga dapat digunakan untuk membuat deskripsi bahasa alami pada gambar dan video, misalnya teks untuk video YouTube.
Teknik NLG yang paling populer saat ini adalah pemrosesan bahasa alami (NLP), penguraian sintaksis, analisis semantik, pembuatan teks, dan perencanaan bahasa. Teknik lain yang digunakan dalam NLG termasuk pemodelan bahasa dan perencanaan teks.
NLG adalah bidang yang berkembang pesat dan telah menyaksikan lonjakan minat dari para pemain utama di industri teknologi. Seiring dengan berkembang dan matangnya NLG, hal ini diperkirakan akan berdampak besar pada berbagai bidang di tahun-tahun mendatang.
