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title: "自然語言生成（Natural Language Generation）"
slug: natural-language-generation
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/natural-language-generation
updated_at: 2026-04-29
tags: [自然語言處理, 生成式AI, AI應用, 大型語言模型, 模型評估, 資料處理]
ipas_term: false
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# 自然語言生成（Natural Language Generation）

> **你有沒有看過 AI 不只回答，還能自己把一句話寫完整？**
> 你可以把它想成先知道要講什麼，再把意思整理成順口的自然語句。
> 自然語言生成關心的是怎麼把結構化資訊、推理結果、或模型輸出變成像人寫的文字。 這也讓它很適合先拿到可用答案，再慢慢把精度往上推。
>
### 容易混淆

> **自然語言生成 vs 自然語言理解**
> 自然語言生成：把意思寫出來
> 自然語言理解：把句子看懂
> 最關鍵的區別：先看它是在比什麼，再看它怎麼做。
>
> **自然語言生成 vs 摘要**
> 自然語言生成：範圍更大，任何文字產出都算
> 摘要：只是生成的其中一種任務
> 最關鍵的區別：先看它是在比什麼，再看它怎麼做。
>
### 記住這句就好

> 先懂內容，再把內容說順。
>
### 實際案例

> **報表摘要**
> 把一堆數字轉成一句可讀的管理摘要。
>
> **客服回覆**
> 系統先抓出關鍵資料，再生成語氣自然的回信。
>
### 算法與應用

> NLG 常要解決內容選擇、句子規劃、和表面實現三件事。
> 好的生成不只是語法正確，還要符合情境、語氣、和資訊重點。
> 如果內容選錯，再漂亮的句子也沒有用。
>
### 情境判斷

> **Q1（直覺題）：系統把銷售數據變成一段自然語句，這屬於什麼？**
> → 自然語言生成，因為重點是把資訊寫成文字。
>
> **Q2（判斷題）：如果句子很順，但數字全講錯，這還算好的生成嗎？**
> → 不算，語句流暢不代表內容正確。
>
### 常見問題

> **Q：它和聊天機器人一樣嗎？**
> 聊天機器人常用到它，但 NLG 只管文字產出，不等於整個對話系統。
>
> **Q：它一定要很長的文字嗎？**
> 不一定，短句、標題、甚至一個標籤都可以是生成結果。
>
> **Q：它會偷內容嗎？**
> 好的系統會根據輸入重新組織，不是照抄。
>
### 相關術語

> - **語言模型**：很多生成系統都靠它提供文字生成能力。
> - **內容生成**：自然語言生成是內容生成的一種。
> - **對話系統**：對話機器人裡最常碰到 NLG。
> - **問答系統**：回答文字的產出也屬於生成。
> - **自然語言理解**：先理解，再生成，兩者常是前後段。

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來源：https://aiterms.tw/terms/natural-language-generation
快查頁：https://aiterms.tw/terms/natural-language-generation
最後更新：2026/04/29
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-natural-language-generation