Taalgeneratie

Taalgeneratie (NLG, Natural Language Generation) is een tak van kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking die zich bezighoudt met automatisch geproduceerde, menselijke tekst vanuit data, opdrachten of context. Het doel is coherente, relevante en leesbare teksten te genereren die aansluiten bij de input en geschikt zijn voor de beoogde doelgroep.

Methoden variëren van traditionele template- en regelgebaseerde systemen tot statistische en neurale benaderingen. Moderne taalgeneratie maakt veel gebruik van neurale netwerken en transformer-architecturen, zoals sequence-to-sequence modellen en grote taalmodellen. Training gebeurt op grote tekstcorpora en kan bestaan uit pretraining met daarna finetuning op domeinspecifieke data. Generatie vindt plaats via prompts, conditionering of omzetting van gestructureerde bronnen naar natuurlijke taal.

Toepassingen zijn onder andere automatische samenvatting, vertaling binnen een bredere context, chatbots en virtuele assistenten, generatie van nieuws- of productteksten, en rapportages op basis van data. Ook technologieën voor toegankelijkheid maken vaak gebruik van taalgeneratie. Bedrijven gebruiken het voor contentcreatie en het automatiseren van routinetaken.

Uitdagingen en risico’s omvatten feitelijke juistheid (hallucinatie), bias en stereotypering, behoud van toon en samenhang over langere tekst, en controleerbaarheid van de gegenereerde tekst. Evaluatie is complex en omvat zowel automatische metrieken als menselijke beoordeling; er blijven zorgen over privacy, auteursrechten en mogelijk misbruik.

Historisch gezien ontwikkelde taalgeneratie zich van regelgebaseerde systemen naar statistische methoden en uiteindelijk naar neurale netwerken. Transformermodel en grote taalmodellen hebben de mogelijkheden aanzienlijk vergroot, maar brengen ook vragen met zich mee over factualiteit, uitlegbaarheid en controle.