자연어 생성 및 비즈니스 애플리케이션

        
자연어 생성(NLG)
      
    AI 작성자 및 로봇 생성 뉴스에 대한 지속적인 탐구로 이러한 알고리즘을 구동하는 몇 가지 기술을 살펴볼 가치가 있습니다. 사람이 쓴 것처럼 읽히는 문서를 생성하도록 설계된 AI는 자연어 생성(NLG) 알고리즘에 의존합니다. NLG 알고리즘은 구조화된 데이터에서 사람이 작성한 것처럼 읽히는 텍스트를 자동으로 생성하기 위한 것입니다. 구조화된 데이터는 다음과 같은 문서입니다:
신제품의 기능을 설명하는 제품 보고서입니다.
온라인 고객 만족도 설문조사 결과.
재무 보고서(로봇 작성자가 사용하는 것과 같은).
맞춤 이메일.
다시 말해, NLG는 원시 텍스트 데이터를 수집하여 인간의 내러티브로 변환하는 것으로 정의할 수 있습니다. NLG는 자연어 처리(NLP)와 관련이 있지만 그 반대 방향으로 작동합니다. NLP는 텍스트에서 데이터를 수집하지만 NLG는 데이터에서 텍스트를 생성합니다. 또는 NLP는 NLG가 쓴 것을 읽습니다. NLG 알고리즘의 일반적인 작업 순서는 다음과 같습니다:
데이터 수집: 학습에 적합한 구조화된 데이터를 찾고 NLG 출력에 전달할 적절한 콘텐츠를 선택합니다.
콘텐츠 결정하기: 전달할 주요 주제와 전달 방법을 결정합니다.
문서 구조화: 가장 일관성 있고 '자연스러운' 방식으로 콘텐츠의 윤곽을 잡습니다.
콘텐츠 집계: 문장을 만들고, 비슷한 문장을 합치고, 참조를 추가합니다.
        
        
NLG는 무엇을 결정해야 하나요?
      
    
위에 나열된 단계를 거치면서 NLG 알고리즘은 '자연어'의 의미와 이 자연어를 사용하여 '인간 내러티브'를 생성하는 방법이라는 두 가지 결정을 내려야 합니다. NLG 알고리즘에게 자연어는 '보이는' 언어입니다:
단일 주제에 관한 크고 개별적인 텍스트 덩어리.
일관된 구문을 가진 복잡한 문장.
논리적 정보 흐름을 갖춘 포괄적인 구조.
참조 및 비유.
그런 다음 NLG 알고리즘은 출력 내러티브를 컴파일하거나 이전 섹션의 4단계를 실행하는 방법을 결정해야 합니다. 자연어 입력의 컨텍스트에 따라 알고리즘은 사람의 목소리처럼 읽을 수 있도록 출력 형식을 가장 잘 지정하는 방법을 이해해야 합니다. 알고리즘이 결정해야 합니다:
생성할 텍스트의 핵심 아이디어입니다.
반복을 통해 좁혀진 텍스트 내러티브의 가장 좋은 구조입니다.
문장의 흐름과 단어 선택.
올바른 관용구/참고서/표현.
올바른 구문과 음성.
      
        
비즈니스 애플리케이션에서의 NLG
       
    
NLG의 "인간 내러티브" 결과물은 현대 비즈니스 관행에 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 이 글에서는 그 중 두 가지, 즉 보고와 마케팅에 대해 간략하게 설명합니다.

"AI 저작의 부상" 게시물에서 설명한 것처럼 NLG를 NLP와 함께 사용하면 복잡한 데이터를 기반으로 마케터가 읽기 쉬운 보고서를 빠르게 작성할 수 있습니다. 예를 들어, NLG는 지난 주에 대한 간결한 판매 보고서를 제공할 수 있습니다. 또한 NLG는 개인 이메일을 데이터 소스로 사용하여 사람이 읽을 수 있는 이메일을 빠르고 효율적으로 작성할 수 있으므로 사용자가 아웃바운드 이메일 메시지의 서식을 지정하고 문구를 작성하는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있습니다.

데이터에 대한 빠른 보고와 메시지 서식 지정 외에도 NLG를 사용할 때 얻을 수 있는 주요 이점은 마케팅 분야라는 것이 사용자들의 일반적인 의견입니다. 마케팅 분야와 관련된 NLG의 적용 사례는 다음과 같습니다:

• 천편일률적인 마케팅 자료를 줄이고 고객별 마케팅 자료를 자동으로 늘릴 수 있습니다.
• 고유한 고객을 타겟팅하는 고유한 마케팅 콘텐츠를 빠르게 생성할 수 있습니다.
• 타겟팅 마케팅 자료를 빠르게 생성하고 배포하여 더 많은 고객층에게 빠르게 다가갈 수 있습니다.
• 특정 고객이 회사의 제품 및/또는 서비스를 사용하는 방식과 관련된 흥미로운 콘텐츠를 제작하여 고객의 충성도를 높일 수 있습니다.
• 고유한 고객에 대한 메타데이터를 이해하고 해당 고객에 맞게 제품 정보를 맞춤화합니다.

요약하면 NLG는 NLP의 다른 측면을 제공합니다. NLG AI는 구조화된 데이터를 입력으로 받아 텍스트 문서를 출력합니다. 그러나 NLG를 특별하게 만드는 것은 텍스트가 사람이 작성한 것처럼 보이도록 텍스트를 출력하는 방식입니다. NLG를 올바르게 작동하는 데는 많은 뉘앙스가 존재하며, NLG를 "올바른" 방식으로 사용하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 하지만 NLG가 비즈니스에 가져올 수 있는 성과는 위험을 감수할 만한 가치가 있습니다. 현대의 비즈니스와 마케터는 디지털 시대에 성공하기 위해 NLG를 이해하고 이를 활용하는 방법을 이해해야 합니다.