Generación de lenguaje natural o NLG
La generación de lenguaje natural (NLG) es el uso de la programación de inteligencia artificial (IA) para producir narrativa escrita o hablada a partir de un conjunto de datos. NLG está relacionado con la lingüística computacional, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la comprensión del lenguaje natural (NLU), las áreas de IA relacionadas con la interacción entre los humanos y máquinas, y entre las máquinas y las personas.
La investigación de NLG a menudo se enfoca en construir programas de computadora que brinden puntos de datos con contexto. El sofisticado software NLG tiene la capacidad de extraer grandes cantidades de datos numéricos, identificar patrones y compartir esa información de una manera que sea fácil de entender para los humanos. La velocidad del software NLG es especialmente útil para producir noticias y otras historias sensibles en tiempo real en internet. En el mejor de los casos, la salida de NLG se puede publicar textualmente como contenido web.
The Associated Press y otros medios de comunicación han utilizado los programas de roboperiodismo de NLG durante muchos años para dar contexto a los conjuntos de datos. Por ejemplo, cuando un terremoto golpeó Los Ángeles en 2014, un algoritmo de generación de contenido creado por el programador/periodista Ken Schwencke publicó la historia en el L.A. Times dentro de los ocho minutos posteriores al temblor, con un mapa que indicaba el epicentro.
Si bien es relativamente fácil para los humanos reconocer el NLG durante las interacciones con un dispositivo mecánico o digital, a menudo es difícil para los humanos saber cuándo el texto escrito ha sido generado por una computadora. Al momento de escribir, le corresponde al editor decidir si el contenido generado por la máquina será etiquetado como tal.
